Laboratorio | Distribuciones de Probabilidad Continuas

Introducción

Como analista de datos, es posible que necesites usar distribuciones de probabilidad por varias razones:

• Para descubrir relaciones significativas entre eventos.
• Para tomar mejores decisiones basadas en datos respondiendo preguntas como 'qué tan probable es que algo haya sucedido por pura coincidencia'.

Comenzando

Abre el archivo main.ipynb en el directorio your-code. Hay ejercicios sobre distribuciones uniforme, normal y exponencial. En cada ejercicio, por favor lee la pregunta cuidadosamente y proporciona tus soluciones debajo de la pregunta. Todos los cálculos deben realizarse usando Python. El conjunto de datos a utilizar en el ejercicio ha sido proporcionado en GitHub aquí. Además, ten en cuenta que también podrías necesitar usar algunas de las funciones que viste en las lecciones anteriores. Por favor, consulta las notas. ¡Feliz aprendizaje!

Entregables

• main.ipynb con tus respuestas.

Envío

Una vez completado, agrega tus entregables a git. Luego realiza un commit y empuja tu rama al repositorio remoto.

Recursos

• Módulo Scipy Stats
• Hoja de trucos de distribuciones de probabilidad
• Distribución de Poisson: Predice el puntaje en apuestas de fútbol
• scipy.stats.poisson