High Quality [updated]: Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python

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  1. Aplica estas técnicas a un dataset real (Kaggle es un excelente lugar para empezar).
  2. No te conformes con el p-valor; interpreta siempre el tamaño del efecto.
  3. Domina scipy.stats y statsmodels; son tus mejores aliados en Python.
# Filtrar outliers outliers = data[(data['salario'] < limite_inferior) | (data['salario'] > limite_superior)] print(f"Cantidad de outliers detectados: len(outliers)") 
from scipy.stats import norm

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(predichos, residuos, alpha=0.3)
ax.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
ax.set_xlabel('Valores predichos')
ax.set_ylabel('Residuos')
ax.set_title('Homocedasticidad? Si ves un cono, hay heterocedasticidad')
plt.show()
 Aquí tienes una propuesta de blog post estructurado,