# Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable'], bins=50) plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Distribución de Datos') plt.show()
# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv') # Graficar distribución de datos plt
# Calcular p-valor p_valor = stats.norm.sf(abs(z)) # Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable']
# Calcular estadístico z z = (media_muestra - mu) / (sigma / np.sqrt(n)) # Graficar distribución de datos plt
# Realizar un test de hipótesis mu = 0 # media poblacional sigma = 1 # desviación estándar poblacional n = 100 # tamaño de muestra media_muestra = 0.5 # media de la muestra