diff --git a/dictionaries/library_statistics.txt b/dictionaries/library_statistics.txt
index 5b88d9946a..47bb02a4d5 100644
--- a/dictionaries/library_statistics.txt
+++ b/dictionaries/library_statistics.txt
@@ -23,3 +23,6 @@ Wallnau
 ª
 μ
 σ
+Kepler
+Carlo
+bayesiano
diff --git a/library/statistics.po b/library/statistics.po
index 4edec1e982..eb8ea989d8 100644
--- a/library/statistics.po
+++ b/library/statistics.po
@@ -11,15 +11,16 @@ msgstr ""
 "Project-Id-Version: Python 3.8\n"
 "Report-Msgid-Bugs-To: \n"
 "POT-Creation-Date: 2023-10-12 19:43+0200\n"
-"PO-Revision-Date: 2023-01-20 10:50-0300\n"
-"Last-Translator: Francisco Mora <fr.morac@duocuc.cl>\n"
-"Language: es_ES\n"
+"PO-Revision-Date: 2024-10-24 23:58+0200\n"
+"Last-Translator: Carlos Mena Pérez <@carlosm00>\n"
 "Language-Team: python-doc-es\n"
-"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
+"Language: es_ES\n"
 "MIME-Version: 1.0\n"
 "Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
 "Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
+"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
 "Generated-By: Babel 2.13.0\n"
+"X-Generator: Poedit 3.5\n"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:2
 msgid ":mod:`statistics` --- Mathematical statistics functions"
@@ -38,7 +39,6 @@ msgstr ""
 "datos numéricos (de tipo :class:`~numbers.Real`)."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:24
-#, fuzzy
 msgid ""
 "The module is not intended to be a competitor to third-party libraries such "
 "as `NumPy <https://numpy.org>`_, `SciPy <https://scipy.org/>`_, or "
@@ -47,10 +47,10 @@ msgid ""
 "graphing and scientific calculators."
 msgstr ""
 "Este módulo no pretende ser competidor o sustituto de bibliotecas de "
-"terceros como `NumPy <https://numpy.org>`_ o `SciPy <https://www.scipy.org/"
-">`_, ni de paquetes completos de software propietario para profesionales "
-"como Minitab, SAS o Matlab. Este módulo se ubica a nivel de calculadoras "
-"científicas gráficas."
+"terceros como `NumPy <https://numpy.org>`_ o `SciPy <https://scipy.org/>`_, "
+"ni de paquetes completos de software propietario para estadistas "
+"profesionales como Minitab, SAS o Matlab. Este módulo se ubica a nivel de "
+"calculadoras científicas y gráficas."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:30
 msgid ""
@@ -116,9 +116,9 @@ msgid ":func:`fmean`"
 msgstr ":func:`fmean`"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:75
-#, fuzzy
 msgid "Fast, floating point arithmetic mean, with optional weighting."
-msgstr "Media aritmética usando coma flotante, más rápida."
+msgstr ""
+"Media aritmética rápida usando coma flotante, con ponderación opcional."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:76
 msgid ":func:`geometric_mean`"
@@ -260,9 +260,8 @@ msgid ":func:`correlation`"
 msgstr ":func:`correlation`"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:107
-#, fuzzy
 msgid "Pearson and Spearman's correlation coefficients."
-msgstr "Coeficiente de correlación de Pearson para dos variables."
+msgstr "Coeficiente de correlación de Pearson y Spearman."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:108
 msgid ":func:`linear_regression`"
@@ -1002,19 +1001,16 @@ msgstr ""
 "se lanza :exc:`StatisticsError`."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:653
-#, fuzzy
 msgid ""
 "Return the `Pearson's correlation coefficient <https://en.wikipedia.org/wiki/"
 "Pearson_correlation_coefficient>`_ for two inputs. Pearson's correlation "
 "coefficient *r* takes values between -1 and +1. It measures the strength and "
 "direction of a linear relationship."
 msgstr ""
-"Retorna el `coeficiente de correlación de Pearson <https://en.wikipedia.org/"
-"wiki/Pearson_correlation_coefficient>`_ para dos entradas. El coeficiente de "
-"correlación de Pearson *r* toma valores entre -1 y +1. Mide la fuerza y "
-"dirección de la relación lineal, donde +1 significa una relación muy fuerte, "
-"positiva y lineal, -1 una relación muy fuerte, negativa y lineal, y 0 una "
-"relación no lineal."
+"Retorna el `coeficiente de correlación de Pearson <https://es.wikipedia.org/"
+"wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearman>`_ para dos entradas. El "
+"coeficiente de correlación de Pearson *r* toma valores entre -1 y +1. Mide "
+"la fuerza y dirección de la relación lineal."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:659
 #, python-format
@@ -1025,6 +1021,12 @@ msgid ""
 "equal values receive the same rank.  The resulting coefficient measures the "
 "strength of a monotonic relationship."
 msgstr ""
+"Si *method* es \"*ranked*\", calcula `El coeficiente de correlación de "
+"Spearman <https://es.wikipedia.org/wiki/"
+"Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearman>`_ para dos entradas. Los datos "
+"se sustituyen por rangos. Los empates se promedian para que valores iguales "
+"reciban el mismo rango. El coeficiente resultante mide la fuerza de una "
+"relación monótona."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:665
 msgid ""
@@ -1032,6 +1034,9 @@ msgid ""
 "continuous data that doesn't meet the linear proportion requirement for "
 "Pearson's correlation coefficient."
 msgstr ""
+"El coeficiente de correlación de Spearman es apropiado para datos ordinales "
+"o para datos continuos que no cumplen el requisito de proporción lineal para "
+"el coeficiente de correlación de Pearson."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:669
 msgid ""
@@ -1046,10 +1051,12 @@ msgid ""
 "Example with `Kepler's laws of planetary motion <https://en.wikipedia.org/"
 "wiki/Kepler's_laws_of_planetary_motion>`_:"
 msgstr ""
+"Ejemplo con 'Leyes de Kepler sobre el movimiento planetario <https://es."
+"wikipedia.org/wiki/Leyes_de_Kepler'_:"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:699
 msgid "Added support for Spearman's rank correlation coefficient."
-msgstr ""
+msgstr "Soporte añadido para el coeficiente de correlación de Spearman."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:704
 msgid ""
@@ -1112,18 +1119,16 @@ msgid ""
 msgstr ""
 "Si *proportional* es verdadero, se supone que la variable independiente *x* "
 "y la variable dependiente *y* son directamente proporcionales. Los datos se "
-"ajustan a una recta que pasa por el origen. Como la *intercepción* siempre "
-"será 0,0, la función lineal subyacente se simplifica a:"
+"ajustan a una recta que pasa por el origen. Como la *intercept* siempre será "
+"0,0, la función lineal subyacente se simplifica a:"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:742
-#, fuzzy
 msgid "*y = slope \\* x + noise*"
-msgstr "*y = slope \\* x + intercept + noise*"
+msgstr "*y = slope \\* x + noise*"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:746
-#, fuzzy
 msgid "Added support for *proportional*."
-msgstr "Soporte añadido a *weights*."
+msgstr "Soporte añadido a *proportional*."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:750
 msgid "Exceptions"
@@ -1278,7 +1283,6 @@ msgstr ""
 "razón ``P(x <= X < x+dx) / dx`` cuando *dx* tiende a cero."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:839
-#, fuzzy
 msgid ""
 "The relative likelihood is computed as the probability of a sample occurring "
 "in a narrow range divided by the width of the range (hence the word "
@@ -1288,7 +1292,7 @@ msgstr ""
 "La verosimilitud relativa se calcula como la probabilidad de que una "
 "observación pertenezca a un intervalo estrecho dividida entre el ancho del "
 "intervalo (de ahí el término \"densidad\"). Como la verosimilitud es "
-"relativa a los otros puntos, su valor puede ser mayor que `1.0`."
+"relativa a los otros puntos, su valor puede ser mayor que ``1.0``."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:846
 msgid ""
@@ -1303,7 +1307,6 @@ msgstr ""
 "Matemáticamente, se escribe ``P(X <= x)``."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:853
-#, fuzzy
 msgid ""
 "Compute the inverse cumulative distribution function, also known as the "
 "`quantile function <https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_function>`_ or "
@@ -1313,9 +1316,9 @@ msgid ""
 msgstr ""
 "Calcula la función de distribución acumulada inversa, también conocida como "
 "`función cuantil <https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_cuantil>`_ o "
-"función `punto porcentual <https://www.statisticshowto.datasciencecentral."
-"com/inverse-distribution-function/>`_. Matemáticamente, se escribe ``x : P(X "
-"<= x) = p``."
+"función `punto porcentual <https://web.archive.org/web/20190203145224/"
+"https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/inverse-distribution-"
+"function/>`_. Matemáticamente, se escribe ``x : P(X <= x) = p``."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:859
 msgid ""
@@ -1405,11 +1408,8 @@ msgid ":class:`NormalDist` Examples and Recipes"
 msgstr "Ejemplos de uso de :class:`NormalDist`"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:927
-#, fuzzy
 msgid "Classic probability problems"
-msgstr ""
-":class:`NormalDist` permite resolver fácilmente problemas probabilísticos "
-"clásicos."
+msgstr "Problemas de probabilidad clásicos"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:929
 msgid ":class:`NormalDist` readily solves classic probability problems."
@@ -1442,7 +1442,7 @@ msgstr ""
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:956
 msgid "Monte Carlo inputs for simulations"
-msgstr ""
+msgstr "Entradas de Monte Carlo para simulaciones"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:958
 msgid ""
@@ -1457,17 +1457,16 @@ msgstr ""
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:975
 msgid "Approximating binomial distributions"
-msgstr ""
+msgstr "Aproximación de la distribución binomial"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:977
-#, fuzzy
 msgid ""
 "Normal distributions can be used to approximate `Binomial distributions "
 "<https://mathworld.wolfram.com/BinomialDistribution.html>`_ when the sample "
 "size is large and when the probability of a successful trial is near 50%."
 msgstr ""
 "Las distribuciones normales se pueden utilizar para aproximar "
-"`distribuciones binomiales <http://mathworld.wolfram.com/"
+"`distribuciones binomiales <https://mathworld.wolfram.com/"
 "BinomialDistribution.html>`_ cuando el tamaño de la muestra es grande y la "
 "probabilidad de un ensayo exitoso es cercana al 50%."
 
@@ -1490,7 +1489,7 @@ msgstr ""
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1016
 msgid "Naive bayesian classifier"
-msgstr ""
+msgstr "Clasificador bayesiano ingenuo"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1018
 msgid "Normal distributions commonly arise in machine learning problems."
@@ -1499,7 +1498,6 @@ msgstr ""
 "automático."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1020
-#, fuzzy
 msgid ""
 "Wikipedia has a `nice example of a Naive Bayesian Classifier <https://en."
 "wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Person_classification>`_. The "
@@ -1507,8 +1505,8 @@ msgid ""
 "distributed features including height, weight, and foot size."
 msgstr ""
 "Wikipedia detalla un buen ejemplo de un `clasificador bayesiano ingenuo "
-"<https://es.wikipedia.org/wiki/Clasificador_bayesiano_ingenuo>`_. El "
-"objetivo es predecir el género de una persona a partir de características "
+"<https://es.wikipedia.org/wiki/Clasificador_bayesiano_ingenuo>`_. El reto "
+"consiste en predecir el género de una persona a partir de características "
 "físicas que siguen una distribución normal, como la altura, el peso y el "
 "tamaño del pie."
 
@@ -1554,13 +1552,15 @@ msgstr ""
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1073
 msgid "Kernel density estimation"
-msgstr ""
+msgstr "Estimación de la densidad del núcleo"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1075
 msgid ""
 "It is possible to estimate a continuous probability density function from a "
 "fixed number of discrete samples."
 msgstr ""
+"Es posible estimar una función de densidad de probabilidad continua a partir "
+"de un número fijo de muestras discretas."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1078
 msgid ""
@@ -1571,6 +1571,12 @@ msgid ""
 "smoothing is controlled by a single parameter, ``h``, representing the "
 "variance of the kernel function."
 msgstr ""
+"La idea básica es suavizar los datos utilizando `una función de núcleo como "
+"una distribución normal, una distribución triangular o una distribución "
+"uniforme <https://en.wikipedia.org/wiki/"
+"Kernel_(statistics)#Kernel_functions_in_common_use>`_. El grado de suavizado "
+"se controla mediante un único parámetro, ``h``, que representa la varianza "
+"de la función del núcleo."
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1097
 msgid ""
@@ -1579,10 +1585,17 @@ msgid ""
 "recipe to generate and plot a probability density function estimated from a "
 "small sample:"
 msgstr ""
+"'Wikipedia tiene un ejemplo <https://es.wikipedia.org/wiki/"
+"Estimaci%C3%B3n_de_Densidad_de_Kernel#Ejemplo>'_ donde podemos usar la "
+"fórmula ``kde_normal()`` para generar y trazar una función de densidad de "
+"probabilidad estimada a partir de una muestra pequeña:"
 
 #: ../Doc/library/statistics.rst:1109
 msgid "The points in ``xarr`` and ``yarr`` can be used to make a PDF plot:"
 msgstr ""
+"Los puntos de ``xarr`` y ``yarr`` pueden utilizarse para hacer una gráfica "
+"de la función de densidad de probabilidad:"
 
 msgid "Scatter plot of the estimated probability density function."
 msgstr ""
+"Diagrama de dispersión de la función de densidad de probabilidad estimada."