Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality ^new^ | Premium | 2024 |

import statsmodels.api as sm # Generar datos para regresión X = np.random.rand(100, 1) * 10 y = 2.5 * X.squeeze() + np.random.normal(0, 2, 100) # Añadir constante para el intercepto (b0) X_con_constante = sm.add_constant(X) # Ajustar el modelo OLS (Ordinary Least Squares) modelo = sm.OLS(y, X_con_constante).fit() # Imprimir reporte de alta calidad print(modelo.summary()) Use code with caution. Conclusión y Buenas Prácticas

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Para un EDA de alta calidad, seaborn es la herramienta estándar para visualizar distribuciones y relaciones. import statsmodels

Promedio aritmético. Sensible a valores atípicos (outliers). Mediana: Valor central. Robusto frente a valores atípicos. Moda: Valor con mayor frecuencia en el conjunto de datos. Promedio aritmético

Dividen los datos en cuatro partes iguales y son la base para la detección matemática de outliers . Implementación en Python Robusto frente a valores atípicos