Estadistica descriptiva que es

Estadistica descriptiva que es

estadística descriptiva vs. estadística inferencial

Una visión general del Análisis DescriptivoHoy en día, el Big Data y la Ciencia de los Datos se han convertido en palabras clave de gran volumen. Tienden a ser ampliamente investigados y esto hace que estos datos sean procesados y estudiados con escrutinio. Una de las técnicas para analizar estos datos es el Análisis Descriptivo.

El Análisis Descriptivo es el tipo de análisis de datos que ayuda a describir, mostrar o resumir los puntos de datos de una manera constructiva, de forma que puedan surgir patrones que cumplan todas las condiciones de los datos.

Es uno de los pasos más importantes para realizar un análisis estadístico de datos. Le proporciona una conclusión de la distribución de sus datos, le ayuda a detectar errores y valores atípicos y le permite identificar similitudes entre las variables, lo que le prepara para realizar otros análisis estadísticos.

La agregación de datos y la minería de datos son dos técnicas utilizadas en el análisis descriptivo para obtener datos históricos. En la agregación de datos, primero se recogen los datos y luego se clasifican para que los conjuntos de datos sean más manejables.

estadística descriptiva, parte 1

Los estadísticos descriptivos son breves coeficientes descriptivos que resumen un conjunto de datos determinado, que puede ser una representación de toda la población o una muestra de una población. Las estadísticas descriptivas se dividen en medidas de tendencia central y medidas de variabilidad (dispersión). Las medidas de tendencia central incluyen la media, la mediana y la moda, mientras que las medidas de variabilidad incluyen la desviación estándar, la varianza, las variables mínima y máxima, la curtosis y la asimetría.

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Las estadísticas descriptivas, en definitiva, ayudan a describir y comprender las características de un conjunto de datos específico ofreciendo breves resúmenes sobre la muestra y las medidas de los datos. Los tipos de estadística descriptiva más reconocidos son las medidas de centro: la media, la mediana y la moda, que se utilizan en casi todos los niveles de matemáticas y estadística. La media, o el promedio, se calcula sumando todas las cifras del conjunto de datos y dividiéndolas por el número de cifras del conjunto.

Por ejemplo, la suma del siguiente conjunto de datos es 20: (2, 3, 4, 5, 6). La media es 4 (20/5). La moda de un conjunto de datos es el valor que aparece con más frecuencia, y la mediana es la cifra situada en el centro del conjunto de datos. Es la cifra que separa las cifras más altas de las más bajas dentro de un conjunto de datos. Sin embargo, hay tipos de estadísticas descriptivas menos comunes que siguen siendo muy importantes.

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Para entender el cuartil, es importante comprender la mediana como medida de tendencia central. La mediana en estadística es el valor medio de un conjunto de números. Es el punto en el que exactamente la mitad de los datos se encuentra por debajo y por encima del valor central.

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Así, dado un conjunto de 13 números ordenados (de forma ascendente o descendente), la mediana sería el séptimo número. Los seis números que preceden a este valor son los números más bajos de los datos, y los seis números que siguen a la mediana son los números más altos del conjunto de datos dado. Como la mediana no se ve afectada por los valores extremos o los valores atípicos de la distribución, a veces se prefiere a la media.

La mediana es un estimador robusto de la ubicación, pero no dice nada sobre cómo se extienden o dispersan los datos a ambos lados de su valor. Ahí es donde interviene el cuartil. El cuartil mide la dispersión de los valores por encima y por debajo de la media dividiendo la distribución en cuatro grupos.

Al igual que la mediana divide los datos por la mitad, de modo que el 50% de las mediciones están por debajo de la mediana y el 50% por encima, el cuartil divide los datos en cuartos, de modo que el 25% de las mediciones son inferiores al cuartil inferior, el 50% son inferiores a la mediana y el 75% son inferiores al cuartil superior.

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Cuando se analizan datos, como las notas obtenidas por 100 estudiantes en un trabajo de curso, es posible utilizar tanto la estadística descriptiva como la inferencial en el análisis de sus notas. Por lo general, en la mayoría de las investigaciones realizadas con grupos de personas, se utiliza tanto la estadística descriptiva como la inferencial para analizar los resultados y sacar conclusiones. ¿Qué son las estadísticas descriptivas e inferenciales? ¿Y cuáles son sus diferencias?

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La estadística descriptiva es el término que se da al análisis de datos que ayuda a describir, mostrar o resumir los datos de una manera significativa de forma que, por ejemplo, puedan surgir patrones de los datos. Sin embargo, las estadísticas descriptivas no nos permiten sacar conclusiones más allá de los datos que hemos analizado ni llegar a conclusiones sobre las hipótesis que hayamos formulado. Son simplemente una forma de describir nuestros datos.

Cuando utilizamos la estadística descriptiva, es útil resumir nuestro grupo de datos mediante una combinación de descripción tabulada (es decir, tablas), descripción gráfica (es decir, gráficos y diagramas) y comentario estadístico (es decir, una discusión de los resultados).

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