Este es un borrador para un post de alta calidad diseñado para plataformas como LinkedIn o un blog técnico, enfocado en el valor del libro (específicamente la versión que integra Python).
# Cohen's d for t-test def cohens_d(group1, group2): n1, n2 = len(group1), len(group2) pooled_sd = np.sqrt(((n1-1)*np.var(group1, ddof=1) + (n2-1)*np.var(group2, ddof=1)) / (n1+n2-2)) return (np.mean(group1) - np.mean(group2)) / pooled_sd Este es un borrador para un post de
# Calcular percentiles percentiles = datos['variable'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]) print(f'Percentiles: percentiles') n2 = len(group1)
Si quieres, puedo:
Domina estas herramientas con Python, y tomarás mejores decisiones, construirás modelos más sólidos y comunicarás hallazgos con integridad científica. len(group2) pooled_sd = np.sqrt(((n1-1)*np.var(group1
Covers the principles of experimental design (like A/B testing) to determine if observed effects are truly significant or just random noise.
from scipy.stats import ttest_ind