Categoría: Python numpy-Statistics Functions

Calcule los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arrays NumPy dadas

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En NumPy, podemos calcular los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arrays dadas con la ayuda de la función numpy.corrcoef() . En esta función, pasaremos arreglos como parámetro y devolverá los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arreglos dados. Sintaxis: numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=, ddof=) Retorno: Coeficientes de correlación producto-momento de … Continue reading «Calcule los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arrays NumPy dadas»

Python: puntuación del coeficiente de determinación-R2

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El coeficiente de determinación, también denominado puntuación R 2 , se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión lineal. Es la cantidad de variación en el atributo dependiente de salida que es predecible a partir de la(s) variable(s) independiente(s) de entrada. Se utiliza para comprobar qué tan bien observados son reproducidos por … Continue reading «Python: puntuación del coeficiente de determinación-R2»

numpy.mean() en Python

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numpy.mean(arr, axis = None): Calcule la media aritmética (promedio) de los datos proporcionados (elementos de array) a lo largo del eje especificado. Parámetros: arr: [array_like]array de entrada. eje : [int o tuplas de int]eje a lo largo del cual queremos calcular la media aritmética. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos … Continue reading «numpy.mean() en Python»

Winsorización

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Winsorización es el proceso de reemplazar los valores extremos de los datos estadísticos para limitar el efecto de los valores atípicos en los cálculos o los resultados obtenidos al usar esos datos. El valor medio calculado después de la sustitución de los valores extremos se denomina media winsorizada.  Por ejemplo, el 90% de winsorización significa … Continue reading «Winsorización»

numpy.quantile() en Python

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numpy.quantile(arr, q, axis = None): Calcule el q -ésimo cuantil de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado. Cuantil juega un papel muy importante en las estadísticas cuando se trata de la distribución normal. En la figura anterior, Q2es el mediande los datos normalmente distribuidos. Q3 – Q2representa el rango … Continue reading «numpy.quantile() en Python»

Prueba de Tukey-Kramer para análisis post hoc

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Si en la prueba ANOVA llegamos a la conclusión de que tenemos que rechazar nuestra hipótesis nula (H 0 ) y luego sabemos que las medias de algún tratamiento o nivel de factor son diferentes y deseamos encontrarlas, entonces procedemos a hacer un análisis post hoc con Tukey. prueba para encontrar qué par es diferente. … Continue reading «Prueba de Tukey-Kramer para análisis post hoc»

Python | Función numpy nanmedian()

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La función numpy.nanmedian() se puede usar para calcular la mediana de la array ignorando el valor de NaN. Si la array tiene un valor de NaN y podemos encontrar la mediana sin el efecto del valor de NaN. Veamos diferentes tipos de ejemplos sobre el método numpy.nanmedian().  Sintaxis: numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=) Parámetros:  a: … Continue reading «Python | Función numpy nanmedian()»

Calcule la media, la desviación estándar y la varianza de una array NumPy dada

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 En NumPy, podemos calcular la media, la desviación estándar y la varianza de una array determinada a lo largo del segundo eje mediante dos enfoques, primero mediante el uso de funciones incorporadas y segundo mediante las fórmulas de la media, la desviación estándar y la varianza. Método 1: Usar numpy.mean() , numpy.std() , numpy.var() Python … Continue reading «Calcule la media, la desviación estándar y la varianza de una array NumPy dada»

numpy.percentile() en python

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Función numpy.percentile() utilizada para calcular el percentil n de los datos proporcionados (elementos de array) a lo largo del eje especificado.   Sintaxis: numpy.percentile(arr, n, axis=Ninguno, out=Ninguno)  Parámetros:  arr: array de entrada. n : valor percentil. axis : eje a lo largo del cual queremos calcular el valor del percentil. De lo contrario, considerará que arr está aplanado … Continue reading «numpy.percentile() en python»