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

# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv')

# Crear modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression() # Cargar datos datos = pd

from scipy import stats

# Calcular p-valor p_valor = stats.norm.sf(abs(z)) # Cargar datos datos = pd

# Evaluar modelo y_pred = modelo.predict(X_test) print(f'MSE: {np.mean((y_test - y_pred) ** 2):.2f}') # Cargar datos datos = pd