Calcular la media y la varianza de una muestra

Ahora que ya sabes trabajar con lanzamientos de moneda usando el objeto binom y calcular la media y la varianza, vamos a simular un mayor número de lanzamientos y a calcular la media y la varianza muestrales. Compararlas con la media y la varianza teóricas te permitirá comprobar si tus datos simulados siguen la distribución que buscas.

Hemos precargado para ti el objeto binom y el método describe() de scipy.stats, además de crear una lista vacía llamada averages para guardar la media de la variable sample y una variable llamada variances para guardar la varianza de la variable sample.

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Fundamentos de probabilidad en Python

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for i in range(0, 1500):
    # 10 trials of 10 coin flips with 25% probability of heads
    sample = ____.rvs(____, ____, size=____)
    # Mean and variance of the values in the sample variable
    averages.append(describe(sample).mean)
    variances.append(describe(sample).variance)

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Lanzar una moneda es el ejemplo clásico de experimento aleatorio. Los posibles resultados son cara o cruz. Este tipo de experimento, conocido como prueba de Bernoulli o binomial, nos permite estudiar problemas con dos posibles resultados, como «sí» o «no» y «votar» o «no votar». En este capítulo se presentan los experimentos de Bernoulli, las distribuciones binomiales para modelar múltiples pruebas de Bernoulli y simulaciones de probabilidad con la biblioteca scipy.

Exercise 1: Vamos a lanzar una moneda en Python Exercise 2: Lanzando monedas Exercise 3: Usar binom para lanzar aún más monedas Exercise 4: Funciones de masa de probabilidad y de distribución Exercise 5: Predecir la probabilidad de defectos Exercise 6: Predecir la situación laboral Exercise 7: Predecir la tasa de condenas por robo en vivienda Exercise 8: Valor esperado, media y varianza Exercise 9: Calcular el valor esperado y la varianza Exercise 10: Calcular la media muestral Exercise 11: Comprobando el resultado Exercise 12: Calcular la media y la varianza de una muestra

Ejercicio actual

En este capítulo aprenderás a calcular varios tipos de probabilidades, como la probabilidad de la intersección de dos eventos y la suma de probabilidades de dos eventos, y a simular esas situaciones. También conocerás la probabilidad condicional y cómo aplicar la regla de Bayes.

Exercise 1: Calcular probabilidades de dos sucesos Exercise 2: ¿Alguna superposición?Exercise 3: Medir una muestra Exercise 4: Probabilidades conjuntas Exercise 5: Baraja de cartas Exercise 6: Probabilidades condicionales Exercise 7: Vuelos con retraso Exercise 8: Tabla de contingencia Exercise 9: Más cartas Exercise 10: Ley de la probabilidad total Exercise 11: Motores de Fórmula 1 Exercise 12: Votantes Exercise 13: Regla de Bayes Exercise 14: Condicionamiento Exercise 15: Fábricas y piezas Exercise 16: Análisis de sangre para la gripe porcina

Hasta ahora hemos trabajado con distribuciones binomiales, pero hay muchas distribuciones de probabilidad que puede tomar una variable aleatoria. En este capítulo presentaremos otras tres relacionadas con la binomial: las distribuciones normal, de Poisson y geométrica.

Exercise 1: Distribuciones normales Exercise 2: Rango de valores Exercise 3: Representación de distribuciones normales Exercise 4: Dentro de tres desviaciones estándar Exercise 5: Probabilidades normales Exercise 6: Ejemplo de gasto en un restaurante Exercise 7: Ejemplo de batería de smartphone Exercise 8: Ejemplo de alturas de adultos Exercise 9: Distribuciones de Poisson Exercise 10: Ejemplo de cajero automático (ATM)Exercise 11: Ejemplo de accidentes en autopista Exercise 12: Generar y graficar distribuciones de Poisson Exercise 13: Distribuciones geométricas Exercise 14: Ejemplo de captura de salmones Exercise 15: Ejemplo de tiros libres Exercise 16: Generar y representar distribuciones geométricas

Ahora que ya sabes calcular probabilidades y propiedades importantes de las distribuciones de probabilidad, presentaremos dos resultados clave: la ley de los grandes números y el teorema central del límite. Esto ampliará tu comprensión sobre cómo la media muestral converge a la media poblacional a medida que hay más datos disponibles y cómo se comporta la suma de variables aleatorias bajo ciertas condiciones. También exploraremos conexiones entre las regresiones lineal y logística como aplicaciones de la probabilidad y la estadística en ciencia de datos.

Exercise 1: De la media muestral a la media poblacional Exercise 2: Generar una muestra Exercise 3: Calcular la media muestral Exercise 4: Representar la media muestral Exercise 5: Sumar variables aleatorias Exercise 6: Medias muestrales Exercise 7: Las medias muestrales siguen una distribución normal Exercise 8: Sumar tiradas de dados Exercise 9: Regresión lineal Exercise 10: Ajustar un modelo Exercise 11: Predicción de notas en el examen Exercise 12: Estudiar los residuos Exercise 13: Regresión logística Exercise 14: Ajustar un modelo logístico Exercise 15: Predecir si el alumnado aprobará Exercise 16: Aprobar dos exámenes Exercise 17: Para terminar