Contenido del Curso

Aprendiendo Estadística con Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs Población Tipos de Estadística Tipos de Datos Valor Medio Valor Mediano Valor Mediano de un Número Par de Valores Media o Mediana Valor Modal Cuestionario de Estadística Descriptiva

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examinar el Conjunto de Datos Cálculo de Valores de Media y Mediana con Python Estadísticas con Pandas Calcular la Media y la Mediana Salarial

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza Poblacional Varianza Muestral Calcular la Varianza con Python Desviación Estándar Desviación Estándar con Python Cálculo de la Varianza y la Desviación Estándar

4. Covarianza vs Correlación

Covarianza Correlación Cuestionario de Covarianza y Correlación Calcular Covarianza y Correlación

5. Intervalo de Confianza

Explorar el Conjunto de Datos Intervalo de Confianza Cálculo del Intervalo de Confianza con Python Cuestionario Sobre el Ancho del Intervalo de Confianza Calcular Intervalo de Confianza del 95%Cálculo Avanzado de Intervalos de Confianza con Python Emparejar las Funciones

6. Pruebas Estadísticas

Qué es la Prueba t Hipótesis T-test Matemáticamente Prueba Unilateral y Prueba Bilateral Supuestos del T-Test Realización de una Prueba t en Python Realizar una Prueba T T de Student Pareada

Cálculo del Intervalo de Confianza con Python

¿Qué valores podemos estimar usando un intervalo de confianza?

En este curso, estimaremos valores medios, pero también se pueden estimar otras estadísticas como varianzas, expectativas matemáticas y más.

Ahora, profundicemos en la función para calcular intervalos de confianza.

st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))

La función st.norm.interval() se utiliza para calcular un intervalo de confianza con los siguientes parámetros:

El parámetro confidence representa el nivel de confianza;
El parámetro loc indica el valor medio de la distribución;
El scale es el error estándar de la media.

¿Qué es el error estándar de la media?

El error estándar de la media, a menudo llamado error estándar, mide la probabilidad de que la media poblacional se desvíe de la media muestral.

Intenta cambiar el parámetro confidence y observa los cambios.


              1234567891011
            
# Importing libraries
import scipy.stats as st
import numpy as np

# Creating random normal distribution
dist = st.norm.rvs(size=1000, loc=50, scale=2)

# Finding confidence interval
confidence = st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))

print(confidence)

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 3

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