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Estadística en Python: distribución binomial, normal y de Poisson (Parte VI)
Después del rollo del capítulo anterior, vamos a entrar en algo más práctico, modelos de probabilidad. Hemos hablado de las funciones de probabilidad y de densidad, sin embargo, nos falta algo muy importante. ¿Cuáles son esas funciones exactamente? Es donde entran los modelos de probabilidad, modelos estadísticos que se pueden ajustar a una variable aleatoria con mejor o peor precisión y que nos dan los valores de la probabilidad. Empecemos, pero antes hagamos un apunte sobre las equivalencias en SciPy:
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- cdf(x) - Función de distribución F(X)
- sf(x) = 1 - cdf(x)
- pmf(x) - Función de probabilidad f(x) (distribuciones discretas)
- pdf(x) - Función de densidad f(x) (distribuciones continuas)
- ppf(x) - Función inversa a cdf(x). Nos permite obtener el valor correspondiente a una probabilidad.
Distribución Binomial
Un ensayo de Bernouilli se define como un experimento donde puede darse un éxito o fracaso y donde cada ensayo es independiente del anterior. Por ejemplo, un ensayo de Bernoulli de parámetro 0.5 sería lanzar una moneda a cara o cruz (mitad de posibilidades de cara, mitad de posibilidades de cruz)Estadística en Python: cálculo de probabilidades (Parte V)
Ahora entramos en una de mis partes favoritas de la estadística, el cálculo de probabilidades, sin embargo va a ser muy teórico, sin apenas Python. En primer lugar vamos a definir algunos conceptos:
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- Experimento cualquier proceso de obtención de una observación o medida en el que se suponen fijos ciertos factores. Los experimentos puede ser deterministas si solo es posible un resultado (aunque sea desconocido) y aleatorios. Llamamos azar a los factores que no controlamos de un experimento aleatorio.
- Probabilidad: la incertidumbre de observar un determinado resultado antes de que se realice el experimento.
- Suceso: el resultado o conjunto de resultados de un experimento aleatorio
- Espacio muestral: el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio
- Suceso complementario de A: lo que ocurre cuando no ocurre A
- Suceso seguro: Aquel que ocurre siempre. Se representa con Ω
- Suceso imposible: Aquel que no forma parte del espacio muestral
- Sucesos incompatibles: Aquellos que no pueden ocurrir de forma simultánea