Introducción a la estadística en Python
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
¿Cuál es la probabilidad de un suceso?
$$ P(\text{event}) = \frac{\text{\# ways event can happen}}{\text{total \# of possible outcomes}} $$
Ejemplo: lanzar una moneda
$$ P(\text{heads}) = \frac{\text{1 way to get heads}}{\text{2 possible outcomes}} = \frac{1}{2} = 50\%$$
$$P(\text{Brian}) = \frac{1}{4} = 25\%$$
print(sales_counts)
name n_sales
0 Amir 178
1 Brian 128
2 Claire 75
3 Damian 69
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
sales_counts.sample()
name n_sales
2 Claire 75
np.random.seed(10)
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
np.random.seed(10)
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
np.random.seed(10)
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
Muestreo sin sustitución
$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$
sales_counts.sample(2)
name n_sales
1 Brian 128
2 Claire 75
$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{4} = 25\%$$
sales_counts.sample(5, replace = True)
name n_sales
1 Brian 128
2 Claire 75
1 Brian 128
3 Damian 69
0 Amir 178
Dos sucesos son independientes si la probabilidad del segundo suceso no se ve afectada por el resultado del primero.
Dos sucesos son independientes si la probabilidad del segundo suceso no se ve afectada por el resultado del primero.
Muestreo con sustitución = cada selección es independiente
Dos sucesos son dependientes si la probabilidad del segundo suceso sí se ve afectada por el resultado del primero.
Dos sucesos son dependientes si la probabilidad del segundo suceso sí se ve afectada por el resultado del primero.
Dos sucesos son dependientes si la probabilidad del segundo suceso sí se ve afectada por el resultado del primero.
Muestreo sin sustitución → las selecciones se vuelven dependientes
Introducción a la estadística en Python