Introdução à estatística em Python

As estatísticas resumidas fornecem as ferramentas necessárias para resumir conjuntos de dados enormes e revelar os destaques. Neste capítulo, você explorará as estatísticas resumidas, incluindo média, mediana e desvio-padrão, e aprenderá a interpretá-las com precisão. Você também desenvolverá suas habilidades de pensamento crítico, o que lhe permitirá escolher as melhores estatísticas resumidas para seus dados.

Neste capítulo, você aprenderá a gerar amostras aleatórias e a medir a chance usando a probabilidade. Você trabalhará com dados de vendas do mundo real para calcular a probabilidade de um vendedor ser bem-sucedido. Por fim, você usará a distribuição binomial para modelar eventos com resultados binários.

Chegou a hora de explorar uma das mais importantes distribuições de probabilidade em estatística, a distribuição normal. Você criará histogramas para traçar distribuições normais e compreenderá o teorema do limite central, antes de expandir seu conhecimento de funções estatísticas adicionando as distribuições Poisson, exponencial e t ao seu repertório.

Neste capítulo, você aprenderá a quantificar a força de uma relação linear entre duas variáveis e a explorar como as variáveis de confusão podem afetar a relação entre duas outras variáveis. Você também verá como o desenho de um estudo pode influenciar seus resultados, alterar a forma como os dados devem ser analisados e, possivelmente, afetar a confiabilidade de suas conclusões.