En esta aula aprendimos a generar tablas de frecuencia con value_counts, cruzar variables con crosstab, crear clases personalizadas con cut, aplicar la regla de Sturges y representar distribuciones con histogramas.
En esta aula aprendimos a generar tablas de frecuencia con value_counts, cruzar variables con crosstab, crear clases personalizadas con cut, aplicar la regla de Sturges y representar distribuciones con histogramas.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás repasando varios conceptos importantes de estadística con Python. Vamos a ver un poco más sobre cada uno de ellos:
Tablas de frecuencia con value_counts: Esta función de pandas es muy útil para contar la frecuencia de cada valor en una serie de datos. Por ejemplo, si tienes una serie con los colores de autos, value_counts te dirá cuántos autos hay de cada color.
Cruzar variables con crosstab: Esta función te permite crear una tabla de contingencia que muestra la frecuencia de combinación de dos variables categóricas. Por ejemplo, podrías cruzar las variables "Género" y "Preferencia de bebida" para ver cómo se distribuyen las preferencias entre géneros.
Clases personalizadas con cut: cut se utiliza para segmentar y clasificar datos en intervalos. Por ejemplo, podrías querer agrupar edades en categorías como "joven", "adulto" y "mayor".
Regla de Sturges: Esta regla te ayuda a determinar el número óptimo de clases o intervalos para un histograma, basado en el tamaño de tu muestra. Es útil para asegurarte de que tu histograma sea representativo y fácil de interpretar.
Histogramas: Son gráficos que muestran la distribución de una variable continua. Son muy útiles para visualizar la forma de los datos, como su simetría, sesgo y la presencia de valores atípicos.
Espero que este resumen te ayude a consolidar lo que aprendiste en la clase. ¡Bons estudos!