En esta aula vimos cómo calcular la varianza y la desviación estándar, medidas que muestran cuánto se alejan los datos de la media. Aprendimos el cálculo paso a paso y también cómo obtenerlas rápidamente con funciones como var() y std().
En esta aula vimos cómo calcular la varianza y la desviación estándar, medidas que muestran cuánto se alejan los datos de la media. Aprendimos el cálculo paso a paso y también cómo obtenerlas rápidamente con funciones como var() y std().
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que has comprendido bien los conceptos de varianza y desviación estándar, así como las funciones var() y std() en Python. Si tienes alguna duda específica sobre cómo aplicar estos conceptos o funciones, aquí te dejo un pequeño resumen práctico:
Varianza: Mide cuánto se dispersan los datos respecto a la media. Para calcularla manualmente, puedes seguir estos pasos:
Ejemplo en Python:
import pandas as pd
notas = pd.Series([8, 9, 7, 6, 10])
varianza_manual = ((notas - notas.mean())**2).sum() / (len(notas) - 1)
print(varianza_manual)
Desviación estándar: Es la raíz cuadrada de la varianza y devuelve las unidades originales de los datos.
Ejemplo en Python:
import numpy as np
desviacion_estandar_manual = np.sqrt(varianza_manual)
print(desviacion_estandar_manual)
Funciones rápidas: Utiliza var() y std() para obtener estos valores de manera más eficiente.
notas.var() para la varianza.notas.std() para la desviación estándar.Espero que esto te ayude a aclarar cualquier duda que tengas. ¡Bons estudios!