Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality Jun 2026

You must know which distribution fits your data.

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) sns.histplot(normales, kde=True, ax=axes[0], color='skyblue') axes[0].set_title('Distribución Normal (QQ-plot se vería lineal)') sns.histplot(exponenciales, kde=True, ax=axes[1], color='salmon') axes[1].set_title('Distribución Exponencial (Sesgo fuerte)') plt.show() You must know which distribution fits your data

Validar las asunciones de los algoritmos (como la normalidad de los residuos en una regresión). 2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Python axes = plt.subplots(1