Contenido del curso
Estadística descriptiva aplicada: medidas de dispersión
Yonaikel M. Delgado N.
Estudiante
Adolfo Sebastián Jara Gavilanes
Estudiante
Juan R. Vergara M.
Estudiante
Jeinfferson Bernal G
Estudiante
Alexander Pino
Estudiante
Ruddy Ramos
Estudiante
Jorge Lara
EstudianteJuan R. Vergara M.
EstudianteJeinfferson Bernal G
Estudiante
Diego Jurado
EstudianteJuan R. Vergara M.
EstudianteJeinfferson Bernal G
Estudiante
Braulio Alberto Bueno Pabon
Estudiante
Antonio Demarco Bonino
Estudiante
Joaquín Alejandro Domínguez Lozano
Estudiante
Miguel Carvajal
Estudiante
Jhon Freddy Tavera Blandon
Estudiante
Mario Alexander Vargas Celis
Estudiante
Robert Yesid Barrios Acendra
Estudiante
Luis Fernandez
Estudiante
David Gonzalez
Estudiante
Andrés Cardona
EstudianteJuan R. Vergara M.
Estudiante
Angel Ardon
Estudiante
María Eugenia Pereira Chévez
Estudiante
Matias Correa
Estudiante
Carlos Contreras
Estudiante
Luisa Alvarez Bello
Estudiante
Daniel Andres Rojas Paredes
Estudiante
Gabriel Obregón
Estudiante
Dennis Ricardo López Morell
EstudianteUna curtosis mayor a 0 indica que la mayoria de los datos estan muy concentrados alrededor de la media, lo cual indica que hay poca variabilidad en los datos, es decir, el rango es pequeño
Una curtosis negativa indica lo contrario, los datos estan alejados de la media, lo cual indica mucha variabilidad en los datos, su rango es amplio
Excelente aclaración!!
Muchas gracias por el aporte.
Resumen de la clase
Estadistica Descriptiva Aplicada: Medidas de Dispersion
Asimetría Estadística
Esta relacionado con la simetria de la distribucion
Cutorsis
Es un estadístico de que tan juntos o que tan dispersos están los datos respecto a la media.
Buen resumen, gracias.
Muchas gracias por el aporte.
En este Blog, pueden encontrar mayor información
Muchas gracias.
Excelente informacion. Muchas Gracias!
No había escuchado hasta ahora nunca de CURTOSIS.
En este curso estoy reforzando los conocimientos adquiridos en los de estadística 😎🔥🥇
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Otra clase FANTASTICA!!!!!!
Tipos de asimetría estadística
No, en realidad no es correcto decir que la asimetría positiva indica una mayor dispersión a la derecha de la media, ni que la asimetría negativa indica una mayor dispersión a la izquierda de la media.
La asimetría de una distribución se refiere a la forma en que se distribuyen los datos en la distribución, mientras que la dispersión se refiere a la variabilidad de los datos en torno a la media.
Una distribución con asimetría positiva tiene una cola hacia la derecha de la distribución, lo que significa que los valores más altos están más alejados de la media que los valores más bajos. Esto no necesariamente significa que la distribución tenga una mayor dispersión a la derecha de la media. La dispersión puede ser alta o baja, independientemente de la asimetría.
De manera similar, una distribución con asimetría negativa tiene una cola hacia la izquierda de la distribución, lo que significa que los valores más bajos están más alejados de la media que los valores más altos. Pero nuevamente, esto no necesariamente significa que la distribución tenga una mayor dispersión a la izquierda de la media. La dispersión puede ser alta o baja, independientemente de la asimetría.
Las medidas de dispersión más comunes son:
Rango:
Desviación estándar:
Varianza:
Coeficiente de variación:
Cuartil y rango intercuartil:
Estas medidas de dispersión se utilizan para entender cómo los datos están distribuidos alrededor de los medios y cuánto varían los datos. Se pueden utilizar juntos con las medidas de tendencia central para entender y describir la forma, la dispersión y el sesgo en un conjunto de datos.
Medidas de dispercion https://economipedia.com/definiciones/medidas-de-dispersion.html
No hay que complicarse con las desigualdades, el entendimiento del sesgo tómenlo por parte de la moda, si el sesgo es negativo, la moda vale más que las otras medidas de tendencia central, porque todo se acumula hacia la derecha; si el sesgo es positivo, la moda vale menos porque todo se acumula hacia la izquierda.
Rango: es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo
Rango Intercuartilico: es la +-25% de los Datos con respecto a la Media
Desviación Estandar: Dispersión media de una variable
Una curtosis mayor a 0 indica que la mayoria de los datos estan muy concentrados alrededor de la media, lo cual indica que hay poca variabilidad en los datos, es decir, el rango es pequeño
Una curtosis negativa indica lo contrario, los datos estan alejados de la media, lo cual indica mucha variabilidad
El diagrama de caja tambien se le conoce como gráfico de bigotes
En realidad se llama cajas y bigotes, no son sinónimos. La caja te muestra el rango intercuartil y los bigotes el dato máximo y mínimo
👍
muy buenos datos teoricos en esta clase
Que alguien me explique cuál es la respuesta correcta, a esta pregunta del examen.
La curtosis es un número. Según el valor que tenga, se la clasifica en tres tipos de curtosis y cada tipo nos dice como es la concentración de los datos alrededor de la media. A partir del minuto 5:17 se explica en detalle.
Me sale un error cuando quiero acceder a travez del link a la lectura recomendada
La desviación estándar mide la dispersión de los datos respecto a la media. Una alta desviación indica que los datos están más dispersos, mientras que una baja indica que están más concentrados cerca de la media.
La asimetría estadística (skewness) indica la simetría de la distribución. Un valor positivo sugiere una cola larga a la derecha, mientras que uno negativo indica una cola a la izquierda. Esto afecta la interpretación de los datos y la selección de modelos.
La curtosis mide la "altura" y "ancho" de la distribución. Una curtosis alta indica picos afilados y colas pesadas, mientras que una baja sugiere una distribución más plana.
Juntas, estas métricas ofrecen una visión integral de la forma y la dispersión de tus datos, permitiendo un análisis más profundo y la elección adecuada de modelos en tus proyectos de data science.
la kurtosis nos habla de si la montaña parece un pico o un cerro , de la suavidad de la distribucion, de la cercania absoluta de los datos a la media,
el coeficiente de asimetria indica si los datos estan en su mayoria a la izquierda o derecha de la media . positivo? mas datos a la derecha ,negativo ? mas datos a la izquierda.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN: ENTENDIENDO LA VARIABILIDAD DE LOS DATOS
En la clase anterior, aprendiste sobre las medidas de tendencia central, que resumen el comportamiento general de los datos. Ahora abordaremos otra pregunta clave: ¿qué tan cerca o lejos están los datos de estas medidas de tendencia central? Para responderla, utilizamos las medidas de dispersión. Estas incluyen:
1. Rango
2. Rango Intercuartílico (RIC)
3. Desviación Estándar
HERRAMIENTAS VISUALES PARA MEDIDAS DE DISPERSIÓN
FORMA DE LAS DISTRIBUCIONES
Tuve una duda con respecto al concepto de curtosis debido a un comentario que decía que:
La razón de mi duda existencial que fue Chat GPT me dió otros valores basados en el número 3. Entonces nuevamente le pedí que me explicará por qué algunos conceptos de la curtosis estaban basados en el numero 0, y me puso lo siguiente:
En algunas fuentes y contextos, la curtosis puede ser ajustada restando 3 de su valor, lo cual se llama "curtosis excesiva". Esto se hace para que la distribución normal tenga una curtosis de 0, facilitando la comparación con otras distribuciones. Aquí te explico en más detalle:
Entonces dije ahh ya entiendo, entonces lo que se explica es el concepto de "curtosis excesiva." Luego busqué en Wikipedia y todo encajaba.
Creo que me he confiado y he delegado algunas cosas importantes, o simplemente asentir sin cuestionar si lo he entendido en realidad , debido a ello trataré de cuestionar porque es mi responsabilidad aprender bien.
Sin más por el momento dejo mi aporte, quien necesite algunas cosas del curso o de esta clase las puede encontrar en mi Repo de GH:
