Ya estoy inscrito ¿Todavía no tienes acceso? Nuestros Planes
Ya estoy inscrito ¿Todavía no tienes acceso? Nuestros Planes
1
respuesta

Evaluación descriptiva de los datos del modelo

C
Es posible sospechar de la presencia de outliers solo mirando las estadísticas descriptivas reportadas por el método describe(), de pandas.

1 respuesta

Hola Yanucelly, espero que estés bien

Sí, es posible sospechar de la presencia de outliers utilizando las estadísticas descriptivas que proporciona el método describe() de pandas. Este método te ofrece información como la media, la desviación estándar, los valores mínimo y máximo, así como los cuartiles (25%, 50% y 75%). Si observas que el valor máximo o mínimo está muy alejado de la media o de los cuartiles, esto podría indicar la presencia de outliers en tus datos.

Por ejemplo, si tienes un conjunto de datos donde la mayoría de los valores se encuentran alrededor de 10, pero el valor máximo es 100, esto podría ser un indicio de un outlier. Sin embargo, es importante complementar esta información con otras técnicas visuales, como diagramas de caja (boxplots), para confirmar la presencia de outliers.

Espero haber aclarado tu duda. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!