Summary  
This chapter distinguishes two categories of statistical operations—descriptive functions for summarizing datasets and inferential functions for drawing conclusions from samples.

General domain of usage  
Data analysis

Esistono due principali tipi di statistica: **descrittiva** e **inferenziale**.

Costruisci una solida base in statistica utilizzando Python. Apprendi i concetti statistici essenziali e applicali tramite NumPy e pandas. Passa da misure di base come media e varianza ai test di ipotesi, intervalli di confidenza e approfondimenti basati sui dati con esercitazioni pratiche.

Esplora i principi statistici fondamentali, inclusi i tipi di dati, le misure di tendenza centrale e le principali differenze tra campioni e popolazioni.

Apprendere il calcolo e l'interpretazione di media, mediana e moda utilizzando Python. Eseguire esercitazioni su queste operazioni con pandas per analizzare dataset reali.

Comprendere come la varianza e la deviazione standard misurano la dispersione dei dati. Calcolo manuale e tramite strumenti Python di entrambe le misure.

Esplora come covarianza e correlazione descrivono le relazioni tra variabili. Esercitati nel calcolo e nel confronto di entrambe le metriche in Python.

Approfondimento sugli intervalli di confidenza per stimare i parametri della popolazione. Utilizzo di NumPy, pandas e librerie di visualizzazione per calcolare e interpretare intervalli con dati reali.

Apprendere i fondamenti del test d'ipotesi e del t-test. Comprendere come progettare, eseguire e interpretare i test utilizzando Python per supportare decisioni basate sui dati.

Tipi di Statistica

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