Los valores atípicos pueden arruinar tu modelo. Una forma estadística robusta de detectarlos es utilizando el .
Her rival, Dr. Marcus Crane, insisted the problem was "price sensitivity." He ran a t-test comparing prices for buyers vs. non-buyers.
Q1 = data['salario'].quantile(0.25) Q3 = data['salario'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1
La estadística práctica con Python implica aplicar técnicas estadísticas a problemas del mundo real utilizando las bibliotecas y herramientas disponibles. Algunos ejemplos de estadística práctica con Python incluyen:
# Dividir datos en entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datos.drop('variable', axis=1), datos['variable'], test_size=0.2, random_state=42)