IT_Academy_Spring_5_Hipotesis
Descripción: Ejercicios de Hipotesis Testing con un Dataset de la Liga de football Europea.
- 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%.
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly.express
- Joypy
- Missingno
- Scipy import