Fundamentos de probabilidad en Python

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.

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.

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.

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.