En el ecosistema del análisis de datos, existe una tentación constante de saltar directamente a los algoritmos de más complejos. Sin embargo, los científicos de datos de élite saben que la base de cualquier modelo robusto no es el código, sino la estadística .
La estadística no es solo una rama de las matemáticas; es el motor que impulsa la ciencia de datos En el ecosistema del análisis de datos, existe
La correlación no implica causalidad. Un científico de datos de alto nivel utiliza la no solo para predecir, sino para entender la relación entre variables. R-cuadrado ( R2cap R squared Un científico de datos de alto nivel utiliza
X_multi = df[['total_bill', 'size', 'tip']].values vif = [variance_inflation_factor(X_multi, i) for i in range(X_multi.shape[1])] print(f"VIF: vif") # VIF > 5 → problematic 'tip']].values vif = [variance_inflation_factor(X_multi
Un dato se considera outlier si está por debajo de $Q1 - 1.5 \times IQR$ o por encima de $Q3 + 1.5 \times IQR$.
# Compare groups if categorical_col and categorical_col in df.columns: groups = [group[numeric_col].dropna().values for name, group in df.groupby(categorical_col)] if len(groups) == 2: stat, p = stats.mannwhitneyu(*groups, alternative='two-sided') print(f"\ncategorical_col comparison: p=p:.4f")