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No necesitas redes neuronales para todo. La regresión lineal es interpretable, rápida y excelente como baseline.

modelo = sm.OLS(y, X).fit() print(modelo.summary())

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Establece que, sin importar la forma de la distribución de la población, la distribución de las medias de las muestras tenderá a ser normal a medida que el tamaño de la muestra aumente (

Media: 256.00 | Mediana: 172.50 | Desv Std: 291.56 | IQR: 47.50

df = pd.DataFrame( 'ventas': [120, 135, 140, 155, 160, 180, 185, 190, 195, 1100] ) Mantenido por profesionales, con contenido actualizado y de

Sirven para resumir conjuntos de datos mediante un solo valor o describir su dispersión.

X = sm.add_constant(df_reg['exp']) modelo = sm.OLS(df_reg['salario'], X).fit() print(modelo.summary())

# Población con distribución uniforme (no normal) poblacion = np.random.uniform(0, 10, size=100000) Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Con R

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)