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Permite identificar si una muestra es representativa de la población real.

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import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Generar datos normales datos_normales = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) # Gráfico de densidad sns.kdeplot(datos_normales, fill=True) plt.title("Distribución Normal") plt.show() # Test de normalidad Shapiro-Wilk stat, p_value = stats.shapiro(datos_normales) print(f"P-valor del test de Shapiro: p_value") # Si p_value > 0.05, se asume normalidad Use code with caution. 3. Muestreo y el Teorema del Límite Central (TLC)

fig1 = px.histogram(df, x='ventas', nbins=10, title='Distribución de Ventas') fig2 = px.box(df, y='ventas', title='Boxplot - Detección de Outliers') fig1.show() fig2.show()

Estudiar la como alternativa a la estadística frecuentista tradicional. Aprender técnicas de remuestreo como el Bootstrapping .