Para profundizar en tus habilidades estadísticas aplicadas, te sugiero explorar áreas específicas del modelado avanzado. Si lo deseas, puedo ayudarte a desarrollar código para:
from sklearn.linear_model import LinearRegression # Datos de ejemplo: Horas de estudio (X) vs Calificación (Y) X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([50, 55, 65, 70, 85]) # Entrenar modelo modelo = LinearRegression() modelo.fit(X, y) # Hacer una predicción para 6 horas de estudio prediccion = modelo.predict([[6]]) print(f"Predicción para 6 horas de estudio: prediccion[0]:.2f") Use code with caution. 5. Clasificación y Métricas Estadísticas [5]]) y = np.array([50
La diferencia entre el percentil 75 (Q3) y el percentil 25 (Q1). Es la base para la detección matemática de outliers. Implementación en Python [5]]) y = np.array([50
df_reg = pd.DataFrame('exp': exp, 'salario': salario) [5]]) y = np.array([50
import numpy as np import pandas as pd