Statistical Distribution and Exercise with NumPy - Part 1

Daniel Morales
By Daniel Morales - Screencast # 35
May 23, 2020


Desviación Standard
  • Mientras que la media y la mediana nos habla sobre el centro de nuestros datos, ellos no reflejan el rango de datos. Aquí es donde llega la desviación standard
  • Similar a los rangos intercuartiles, la desviación estándar nos dice que tan dispersa esta nuestra data. 
  • A mayor desviación estándar, más dispersa esta nuestra data del centro. 
  • A menor desviación standard, mas datos estan agrupados alrededor de la media. 
SD vs Intercuartile Range
  • Standard Deviation
    • Toma en cuenta todos los valores del dataset, incluyendo outliers.
    • Depende de la media, porque este valor es usado para determinar que tanto estan los datos desviados de la media del dataset. 
    • Es importante cuando necesitamos la varianza de un set de datos, como regresiones lineales. 
    • Es mas confiable cuando los datos estan normalizados y no sesgados (skewed)
  • Interquartile Range
    • Nos dice que tan dispersos estan los datos. A mayor valor, más dispersa está la data y viceversa
    • No toma en cuenta todos los datos del conjunto de datos, sino principalmente las posiciones cuando el set está ordenado. 
    • No se afecta tanto por los outliers, o por datos no normalizados o sesgados. 
    • Utilizar ambos cuando analizamos data es mejor que usar uno solo, y tenemos mejores insights.

“Statistical Distribution and Exercise with NumPy - Part 1”
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