Niveles de medición: nominal, ordinal, intervalo y relación

En estadística, utilizamos datos para responder preguntas interesantes. Pero no todos los datos son iguales. En realidad, hay cuatro escalas de medición de datos diferentes que se utilizan para categorizar diferentes tipos de datos: Nominal Ordinal Intervalo Proporción En esta publicación, definimos cada escala de medición y proporcionamos ejemplos de variables que se pueden usar … Leer más

Pandas: cómo encontrar la diferencia entre dos columnas

Para encontrar la diferencia entre dos columnas en un DataFrame de pandas, puede usar la siguiente sintaxis: df [‘ diferencia ‘] = df [‘ columna1 ‘] – df [‘ columna2 ‘] Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta sintaxis en la práctica. Ejemplo 1: encontrar la diferencia entre dos columnas Supongamos que tenemos el siguiente … Leer más

Cómo calcular la asimetría en Excel

La asimetría es una medida de la asimetría de un conjunto de datos o distribución. Este valor puede ser positivo o negativo. Es útil saberlo porque nos ayuda a comprender la forma de una distribución. Un sesgo negativo indica que la cola está en el lado izquierdo de la distribución, que se extiende hacia valores … Leer más

Experimentos binomiales: una explicación + ejemplos

Comprender los experimentos binomiales es el primer paso para comprender la distribución binomial . Este tutorial define un experimento binomial y proporciona varios ejemplos de experimentos que se consideran y no se consideran experimentos binomiales. Experimento binomial: definición Un experimento binomial es un experimento que tiene las siguientes cuatro propiedades: 1. El experimento consta de … Leer más

Cómo contar valores perdidos en un marco de datos de Pandas

A menudo, puede estar interesado en contar la cantidad de valores faltantes en un DataFrame de pandas. Este tutorial muestra varios ejemplos de cómo contar los valores perdidos usando el siguiente DataFrame: importar pandas como pd importar numpy como np #create DataFrame con algunos valores faltantes df = pd.DataFrame ({‘a’: [4, np.nan, np.nan, 7, 8, … Leer más