Aprendimos medidas de localización: cuartiles, deciles y percentiles, usando quantile() y gráficos acumulativos.
Aprendimos medidas de localización: cuartiles, deciles y percentiles, usando quantile() y gráficos acumulativos.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Entiendo que estás buscando una mejor comprensión sobre los cuartiles, deciles y percentiles, que son medidas de localización en estadística. Aquí te dejo una breve explicación que espero te sea útil:
Cuartiles: Dividen un conjunto de datos en cuatro partes iguales. Por ejemplo, el primer cuartil (Q1) es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los datos. El segundo cuartil (Q2) es la mediana, y el tercer cuartil (Q3) es el valor por debajo del cual se encuentra el 75% de los datos. Esto te ayuda a entender cómo se distribuyen los datos y a identificar posibles valores atípicos.
Deciles: Dividen el conjunto de datos en diez partes iguales. Cada decil representa un 10% del conjunto de datos. Por ejemplo, el primer decil (D1) es el valor por debajo del cual se encuentra el 10% de los datos, el segundo decil (D2) es el 20%, y así sucesivamente. Esto proporciona una visión más detallada de la distribución de los datos que los cuartiles.
Percentiles: Dividen los datos en cien partes iguales. Cada percentil representa un 1% del conjunto de datos. Por ejemplo, el percentil 25 (P25) es equivalente al primer cuartil, y el percentil 50 (P50) es la mediana. Los percentiles son útiles para comparar un dato específico con el resto del conjunto de datos.
En Python, puedes calcular estas medidas utilizando la función quantile() de pandas, como has aprendido en el curso. Por ejemplo, para calcular los cuartiles de una columna llamada Ingreso en un DataFrame datos, puedes usar:
cuartiles = datos['Ingreso'].quantile([0.25, 0.5, 0.75])
Espero que esta explicación te ayude a entender mejor estas medidas de localización. ¡Bons estudios!