numpy.nanquantile(arr, q, axis = None): Calcule el cuantil q -ésimo de los datos proporcionados (elementos de array) a lo largo del eje especificado, ignorando los valores nan. 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 … Continue reading «numpy.nanquantile() en Python»
¿Qué es la prueba de correlación? La fuerza de la asociación entre dos variables se conoce como prueba de correlación. Por ejemplo, si estamos interesados en saber si existe una relación entre las estaturas de padres e hijos, se puede calcular un coeficiente de correlación para responder a esta pregunta. Para obtener más información sobre … Continue reading «Python | Coeficiente de correlación de clasificación de Kendall»
Variabilidad: es la dimensión de importación que mide la variación de los datos, es decir, si los datos están dispersos o muy agrupados. También conocido como Dispersión Cuando se trabaja con conjuntos de datos en Machine Learning o Data Science, implica muchos pasos: medición de la varianza, reducción y distinción de la variabilidad aleatoria de … Continue reading «Estimación de Variables | serie 1»
numpy.median(arr, axis = None): Calcule la mediana de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado. ¿Cómo calcular la mediana? Puntos de datos dados. Ordenarlos en orden ascendente Mediana = término medio si total no. de los términos son impares. Mediana = Promedio de los términos en el medio (si el … Continue reading «numpy.median() en Python»
numpy.nanstd()calcula la desviación estándar a lo largo del eje especificado, ignorando los NaN. Sintaxis: numpy.nanstd(arr, eje = Ninguno, dtype = Ninguno, out = Ninguno, ddof = 0, keepdims) Parámetros: arr: [array_like] Calcular la desviación estándar de los valores que no son NaN. eje : [{int, tupla de int, Ninguno}, opcional] Eje a lo largo del … Continue reading «función numpy.nanstd() – Python»
NumPy es una biblioteca de Python utilizada para la computación numérica. Ofrece arrays multidimensionales robustas como un objeto de Python junto con una variedad de funciones matemáticas. En este artículo, repasaremos todas las funciones esenciales de NumPy utilizadas en el análisis descriptivo de una array. Comencemos inicializando una array de muestra para nuestro análisis. El … Continue reading «Describir una array NumPy en Python»
La función numpy.nanpercentile() utilizada para calcular el percentil n de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado ignora los valores nan. Sintaxis: numpy.nanpercentile(arr, q, axis=None, out=None) Parámetros: arr : array de entrada. q : valor del percentil. axis : eje a lo largo del cual queremos calcular el valor del … Continue reading «numpy.nanpercentile() en Python»
numpy.std(arr, axis = None) : Calcule la desviación estándar de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado (si corresponde). La desviación estándar (SD) se mide como la dispersión de la distribución de datos en el conjunto de datos dado. Por ejemplo : x = 1 1 1 1 1 Standard … Continue reading «numpy.std() en Python»
En una array de +ve enteros, el método numpy.bincount() cuenta la aparición de cada elemento. Cada valor bin es la aparición de su índice. También se puede establecer el tamaño del contenedor en consecuencia. Sintaxis: numpy.bincount(arr, weights = None, min_len = 0) Parámetros: arr : [array_like, 1D]Input array, having positive numbers weights : [array_like, optional]same … Continue reading «numpy.bincount() en Python»
Numpy en Python es un paquete de procesamiento de arrays de propósito general. Proporciona un objeto de array multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con estas arrays. Es el paquete fundamental para la computación científica con Python. Numpy proporciona métodos muy sencillos para calcular el promedio, la varianza y la desviación estándar. Promedio … Continue reading «Calcule el promedio, la varianza y la desviación estándar en Python usando NumPy»