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neiluz/IT_Academy_Spring_5_Hipotesis

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IT_Academy_Spring_5_Hipotesis

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Descripción: Ejercicios de Hipotesis Testing con un Dataset de la Liga de football Europea.

Objetivos:

  • Planteamiento de una hipótesis.
  • Uso del test de hipótesis en python.
  • Uso e interpretación del p-valor por uno o más de un atributo.
  • Aplicación del test de hipótesis e interpretación de resultados.

Definición de las variables:

  • Rk: Ranking del club.
  • Squad: Nombre del club.
  • Country: País al que pertenece el equipo.
  • LgRk: Posición en la que terminó el equipo en la liga de su país.
  • MP: Partidos jugados durante la temporada.
  • W: Partidos ganados.
  • D: Partidos empatados.
  • L: Partidos perdidos.
  • GF: Goles a favor.
  • GA: Goles en contra.
  • GD: Diferencia de goles.
  • Pts: Puntos obtenidos.
  • Pts/G: Promedio de puntos obtenidos sobre el total de partidos jugados.
  • xG: Número de goles esperados de uno o varios jugadores, depende de la calidad de los tiros.
  • xGA: Cantidad de goles esperados de los oponentes depende de la calidad de los tiros.
  • xGD: Diferencia entre los goles anotados esperados y los fallados esperados. xGD=xG-xGA.
  • xGD/90: Número de goles esperados de uno o varios jugadores en 90 minutos.
  • Last 5: Resultado de los últimos 5 partidos (ganados, empatados y perdidos).
  • Attendance: Número total de asistencias.
  • Top Team Scorer: Nombre del goleador y cantidad de goles.
  • Goalkeeper: Nombre del portero.

Estructura del repositorio:

  • Carga del Dataset
  • Análisis exploratorio y estadisticos
  • Gráficos de las variables más relevantes
  • Seleccion de un atributo del conjunto de datos y calcular el p-valor y verificar si se rechaza la hipótesis nula escoginedoo un alfa de 5%.
  • Seleccion de dos atributos del conjunto de datos. Calcular los p-valores y verificar si se rechazala hipótesis nula escogiendo un alfa de 5%.
  • Seleccion de tres atributos del conjunto de datos. Calcular el p-valor y verificar si la hipótesis nula escogiendo un alfa de 5%.

Librerias utilizadas:

  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly.express
  • Joypy
  • Missingno
  • Scipy import

Fuentes utilizadas:

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