# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv')
# Realizar un intervalo de confianza intervalo_confianza = stats.norm.interval(0.95, loc=media_muestra, scale=sigma / np.sqrt(n)) # Cargar datos datos = pd
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Cargar datos datos = pd
En este artículo, hemos proporcionado una guía de alta calidad para la estadística práctica en la ciencia de datos con Python. Hemos cubierto conceptos estadísticos fundamentales, estadística descriptiva, inferencial y modelado estadístico con Python. Esperamos que esta guía sea útil para aquellos que buscan aplicar conceptos estadísticos en sus proyectos de ciencia de datos. # Cargar datos datos = pd