import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import scipy.stats as st
np.random.seed(20)
var1 = np.random.randint(0, 10, 10) # Días de vacaciones
var2 = var1+np.random.normal(0, 1, 10) # Dinero gastado
var1
var2
grafico = sns.regplot(var1, var2, ci=80)
# Unimos las variables var1 y var2 (estamos creando un tuple) a partir de zip
tuple = list(zip(var1, var2))
tuple
# Transformamos el tuple a un data frame a partir de DataFrame
tabla = pd.DataFrame(tuple,
columns = ['Días_vacaciones', 'Dinero_gastado'])
tabla
# Calcula los intervalos de confianza a un 95% para ambas variables
st.t.interval(alpha=0.95, df=len(tabla)-1, loc=np.mean(tabla), scale=st.sem(tabla))