La estimación puntual es una técnica utilizada para encontrar la estimación o el valor aproximado de los parámetros de la población a partir de una muestra de datos dada de la población. La estimación puntual se calcula para los siguientes dos parámetros de medición: Parámetro de medición Parámetro de población Punto estimado Proporción π pags … Continue reading «¿Cómo calcular estimaciones puntuales en R?»
En este artículo, discutiremos cómo calcular cuantiles por grupo en el lenguaje de programación R. Para obtener los cuartiles requeridos, se utiliza la función quantile() . Sintaxis : cuantil (datos, probs) Parámetros : datos: datos cuyos percentiles se quieren calcular probs: valor percentil Para agrupar datos, usamos el módulo dplyr. Este módulo contiene una función … Continue reading «¿Cómo calcular cuantiles por grupo en R?»
En probabilidad y estadística, la distribución t de Student (o simplemente la distribución t) es cualquier miembro de una familia de distribuciones de probabilidad continuas. Viene a la imagen al estimar la media de una población distribuida normalmente, donde el tamaño de la muestra es pequeño y la desviación estándar (SD) es indefinida y desconocida. … Continue reading «Distribución t inversa en R»
Para aceptar o rechazar una muestra que le proporciona su empresa o alguien, o simplemente para examinar los datos, se calcula el valor p. Después de calcular el valor p, comparamos el valor p con el nivel de significación (α), es decir, 0,05 o 0,01 según la empresa. Y si el valor p calculado es … Continue reading «¿Cómo calcular el valor P de un puntaje T en R?»
Los diseños experimentales son parte de ANOVA en estadística. Son algoritmos predefinidos que nos ayudan a analizar las diferencias entre las medias de los grupos en una unidad experimental. El diseño completamente aleatorio (CRD) es una parte de los tipos de Anova . Diseño completamente aleatorizado: Los tres principios básicos para diseñar un experimento son … Continue reading «Diseño completamente aleatorizado con programación R»
Una array de correlación es una representación tabular de la relación entre los atributos numéricos de un marco de datos. Los valores presentes en la tabla son coeficientes de correlación entre los atributos. Conjunto de datos utilizado: bestsellers Para crear una array de correlación, se llama a la función cor() con el marco de datos … Continue reading «Calcular array de correlación solo para columnas numéricas en R»
Una prueba de hipótesis estadística es un método de inferencia estadística que se utiliza para decidir si los datos disponibles respaldan suficientemente una hipótesis en particular. Los pasos convencionales que se siguen al formular la prueba de hipótesis, se enumeran a continuación Enunciar hipótesis nula (Ho) e hipótesis alternativa (Ha) Recopile una muestra relevante de … Continue reading «Prueba de dos colas de la media poblacional con varianza conocida en R»
SMAPE significa error porcentual absoluto medio simétrico. Es una medida de precisión y se utiliza para determinar la precisión predictiva de los modelos que se basan en errores relativos. El error relativo se calcula como: error relativo = x / y Donde x es el error absoluto e y es la magnitud del valor exacto … Continue reading «Cómo calcular SMAPE en R»
En este artículo, analizaremos cómo calcular el AUC (área bajo la curva) de la curva ROC (característica operativa del receptor) en el lenguaje de programación R. La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) nos ayuda a visualizar la tasa positiva verdadera o la tasa negativa verdadera de una predicción basada en algún modelo. Esto nos ayuda … Continue reading «¿Cómo calcular el AUC (área bajo la curva) en R?»
En este artículo, discutiremos cómo calcular el error estándar de la media en el lenguaje de programación R. StandardError Of Mean es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Fórmula: Error estándar: (desviación estándar de la muestra de la muestra)/(raíz cuadrada del tamaño de la muestra) Método 1: usar … Continue reading «¿Cómo calcular el error estándar de la media en R?»