# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

# # Estadística con Python
#
# ### GitHub repository: https://github.com/jorgemauricio/python_statistics
#
# ### Instructor: <NAME>

# ## Tipo de distribuciones

# librerías
# %matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ### Distribución Uniforme

valores = np.random.uniform(-100.0, 100.0, 100000)
plt.hist(valores, 50)
plt.show()

# ### Normal o Gausiana

# +
# librerías
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-3, 3, 0.001)
plt.plot(x, norm.pdf(x))
# -

# Generar algunos numeros aleatoriamente con una distribución normal, 
# * "mu" es la media deseada y 
# * "sigma" es la desviación estandar

mu = 5.0
sigma = 2.0
valores = np.random.normal(mu, sigma, 10000)
plt.hist(valores, 50)
plt.show()

# ## Exponential PDF / "Power Law"

# +
from scipy.stats import expon
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.001)
plt.plot(x, expon.pdf(x))
# -

# ## Binomial Probability Mass Function

# +
from scipy.stats import binom
import matplotlib.pyplot as plt

n, p = 10, 0.5
x = np.arange(0, 10, 0.001)
plt.plot(x, binom.pmf(x, n, p))
# -

# # Poisson Probability Mass Function
#
# Ejemplo, el portal del LNMySR tiene al día 250 visitas, Cual es la probabilidad de tener 300 visitas?

# +
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt

mu = 250
x = np.arange(150, 350, 0.5)
plt.plot(x, poisson.pmf(x, mu))
# -



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