¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en una tarea donde necesitas consolidar tus conocimientos sobre visualización de datos y análisis de regresión lineal. Aunque no puedo acceder directamente al enlace que compartiste, puedo ofrecerte algunas sugerencias sobre cómo abordar cada uno de los pasos mencionados en la actividad:
Importar la biblioteca seaborn: Asegúrate de tener seaborn instalado. Puedes importarlo con el siguiente código:
import seaborn as sns
Configurar el formato de los gráficos: Puedes establecer un estilo para tus gráficos usando seaborn con:
sns.set(style="whitegrid")
Construir el box-plot de la variable dependiente: Supongamos que tu variable dependiente se llama y. Puedes crear un box-plot con:
sns.boxplot(y=data['y'])
Realizar la distribución de frecuencias de la variable dependiente: Puedes usar un histograma para esto:
sns.histplot(data['y'], bins=30, kde=True)
Graficar los gráficos de dispersión entre las variables del dataset: Si tienes varias variables y deseas ver la relación entre ellas, puedes usar pairplot:
sns.pairplot(data)
Analizar la dispersión entre las variables: Observa los gráficos de dispersión para identificar patrones, correlaciones o posibles outliers que puedan influir en tu modelo de regresión.
Espero que estas sugerencias te ayuden a avanzar en tu tarea. ¡Bons estudios!