¿Cómo se calcula la media en estadística?
Calcular la media es un paso fundamental en la inferencia estadística, ya que es una medida de tendencia central que ayuda a comprender dónde se encuentra la mayoría de los valores en una muestra o población. La media de la población se conoce comúnmente como $\mu$ (muy), mientras que la media de la muestra se representa con $\bar{x}$ (x barra).
Para calcular la media:
Por ejemplo, si tienes tres calificaciones: 10, 9 y 8, la suma es 27. Dividimos esta suma por 3 (el número total de calificaciones), lo que resulta en una media de 9. En términos matemáticos, la fórmula se representa como:
[ \bar{x} = \frac{\sum x_i}{n} ]
Donde:
¿Cómo implementar la media en Python?
La implementación del cálculo de la media en Python es sencilla y se puede realizar con pocas líneas de código. Aquí te mostramos cómo se puede hacer:
def calcular_media(X): return sum(X) / len(X)
¿Cómo utilizar esta función?
Para comprender mejor cómo usar esta función, veamos un ejemplo en el que se utiliza una lista de valores generada aleatoriamente.
import random if __name__ == "__main__": # Generamos una lista aleatoria de 20 números entre 1 y 20 X = [random.randint(1, 20) for _ in range(20)] # Calculamos la media media = calcular_media(X) # Mostramos la lista y su media print("Lista:", X) print("Media:", media)
Al ejecutar este fragmento de código, obtendrás una lista aleatoria de números junto con su media. Cada ejecución puede generar diferentes resultados debido al uso de números aleatorios.
¿Qué ventajas ofrece comprender el cálculo de la media?
Conocer cómo calcular la media con funciones en Python no solo es una habilidad crucial para la programación y análisis de datos, sino que también te proporciona las herramientas para comprender y aplicar conocimientos matemáticos directamente en el código. Este enfoque te ayudará a:
Nunca dudes en explorar más allá, profundizar en el análisis estadístico y seguir mejorando tus habilidades en programación para sacar el máximo provecho de los datos que manejas. ¡Continúa aprendiendo y no temas a los números!
Christian Daniel Ayala Arias
Harvi Calle
Vi la librería statistics en otro curso de data science que hice, muy buena para simplificar este proceso, aunque no cae nada mal la práctica con el nivel 0 jejeje
DANIEL DIAZ
Lo bueno es aprender el concepto y donde usarlo.
Fredy Rodriguez
Using Numpy
import numpy as np if __name__ == "__main__": X = np.random.randint(1 , 21 , size=20) mu = np.mean(X) print(X) print(mu)
Aaron Joel Limachi Quispe
Me encantó esta implementación
Daniel Andrés Giraldo Benites
numpy y stadistitc son los paquetes mas utiles
Felipe Andres Torres Haro
Santiago Herrera Velásquez
excelente!! esta perfecto realmente, la diferencia con el del profe es que el genera la lista con un método de list comprehencion pero esta perfecto
Bautista Coronado
Muy buena. El print de cajon lo pondria afuera del for asi no queda un choclazo de prints muy similares
Emmanuel Guerra Sánchez
Renzo Flores Ugarte
como escribiste el µ ?
Emmanuel Guerra Sánchez
En las últimas actualizaciones de Windows 10, al presionar Windows + . sale un menú con emojis, kaomojis y símbolos especiales como el mu µ
Beatriz Pérez Santana
Vídeo del canal de YouTube Derivando que habla sobre:
Daniel Andrés Giraldo Benites
muchas gracias por el video, ayudo mucho
Clayton Jhordan Iliquin Zavaleta
Derivando tiene muchos buenos videos, y veo que en muchos cursos que ya pasé como POO recurriamos a el para entender mejor el bigO notation y más cosas XD
José Raúl Gómez Hinojosa
No sé si al momento de grabar el vídeo, los rangos de random.randint() no incluían el último valor, pero en la versión actual de python sí están incluidos ambos extremos.
Esto lo pueden validar en cuadro de sugerencias que muestra VSC:
Andres López
Tienes razón en el vídeo el genero el rango entre 1 y 21 porque se supone que no se tiene el cuenta el último número, peor aun así en la lista que creo se genero también el número 21, cuando se supone que el rango sólo llegaba hasta el 20
HERNAN DARIO VELASQUEZ ORTIZ
Sorprendente el poder de Python, con unas cuantas lineas se hace lo que en otros lenguajes serian muchas mas lineas.
import random def media(X): return sum(X) / len(X) if __name__ == "__main__": X = [random.randint(1, 21) for i in range(20)] print(f'El promedio es {media(X)}.')
Luis Fernando Pedroza Taborda
Si Hernan tambien pienso lo mismo.
Daniel Andrés Giraldo Benites
exacto compañero es sorprendente
Anderson Steven Mendez Chipatecua
Hola, una pregunta, que seria mas eficiente, usar la función sum y len para calcular la media o uno diseñar el codigo con un for?
Andrés Felipe Rubiano Moreno
Siempre es mejor usar las funciones ++built in++ python es decir, sum y len, ya que es código ya diseñado para cumplir ese objetivo y probablemente tengan una mejor base en código de bajo nivel como C, por lo que serán mejores que construir el código uno mismo, además de que ahorran tiempo.
Anderson Steven Mendez Chipatecua
Oh muchas gracias andres
Karl Behrens Gil
https://github.com/karlbehrensg/programacion-dinamica-y-estocastica Media
La media es una medida de tendencia central, comúnmente conocido como promedio. La media de una población se denota con el símbolo μ y la media de una muestra se define con X̄.
Una forma de calcular la media con Python seria la siguiente.
import random def media(X): return sum(X) / len(X) if __name__ == '__main__': X = [random.randint(9, 12) for i in range(20)] mu = media(X) print(f'Arreglo X: {X}') print(f'Media = {mu}')
Daniel Andrés Giraldo Benites
gracias hermano por compartir tu resumen
Raymundo Soto Soto
Se entienden mejor los conceptos cuando se entiende la notación y se han realizado las operaciones, no desdeñen las matemáticas. Es preferible entenderlas de fondo y forma y no por 'encimita', es verdad que no se convertiran en matemáticos pero en nada estorba saber las cosas a profundidad. A veces noto en los cursos que le indican a la gente que no es importante saber los símbolos y las operaciones, pero ese es un error. Creo que hay que darle la importancia que merecen e indicarle a la gente que vaya a buscar información. No es queja, simplemente que creo que todas las áreas son importantes y no desdeñar el conocimiento que libremente la gente puede poseer.
Maslov Viloria
Comparto tu comentario, ese por 'encimita' es un verdadero comienzo de los problemas a futuro para los que estamos empezando.
Es como la afirmación: "no tiene que declarar el tipo de datos en python" y te inscribiste a estudiar "Ciencia de Datos" donde los data set son de diversos tipos y estructuras.
Pero los tipos fuertes y las definiciones de variables están ahí para facilitar el desarrollo. Si no ha pensado en estas cosas de antemano, no está diseñando y desarrollando código sino simplemente copiando y pegando.
Los tipos sueltos simplemente cambian la complejidad del tiempo de "diseño/pirateo" al tiempo de ejecución.
Helard Flores
import random def media(numbers): sum_numbers = 0 for number in numbers: sum_numbers += number return sum_numbers / len(numbers) if __name__ == '__main__': numbers = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)] print(numbers) print(media(numbers))```
Daniel Andrés Giraldo Benites
gracias por compartir tu código con la comunidad
Pablo Rosa
yo soy de las personas que hubieran hecho un loop for para calcular la media jajjaa
Daniel Andrés Giraldo Benites
jajaja yo también ...
Arturo Baduna
es una boludes yo no lo hice xd
Daniel Andrés Giraldo Benites
me parece que si tomas en cuenta los aportes, te darás cuenta que puedes sacar algo de aprendizaje, nunca dejes de aprender
GUADALUPE GARCÍA VÁZQUEZ
La media es el promedio de un conjunto de números
Código:
Ejecución
EDWIN CAN
desde el curso anterior no entiendo para que sirve lo de if name == 'main'
osea, sé que dentro de eso podemos hacer que se ejecute el código que querramos pero fuera de eso no comprendo. recuerdo que el profe menciona mucho que es sirve si se ejecuta desde el terminal, pero yo no sé cual terminal, si la de python o el cmd o quizá estoy confundido. la verdad no sé para que sirve. en terminos sencillos alguien podría explicarlo?
CRISTIAN BARBERO PÉREZ
EDWIN CAN
ok, I got it. gracias, con eso ya quedó.
Juan Fernando Moyano Ramírez
Hola a todos, este programa que calcula la media lo hice antes de ver el video, lo comparto por si a alguien le sirve:
<def media(valores, cantida_elementos): suma = sum(valores) media = suma / cantida_elementos return media if __name__ == '__main__': valores = [ ] print('Por favor introduce los elementos cuya media quieres calcular, pero si deseas salir escribe 1989') while True: numeros = int(input('introduce digito: ')) valores.append(numeros) if numeros == 1989: valores.remove(1989) break cantidad_elementos = len(valores) print(f'la media de los valores introducidos es {media(valores, cantidad_elementos)}')>
Andrés Fernández
Es muy importante además de la media, conocer la mediana que en ciertas ocasiones puede ser más acertado. Concretamente, se dice que cuando tenemos outliers en la muestra se puede usar la mediana y no desechar estos valores extremos, ya que, a diferencia de la media la mediana no se ve afectada por éstos.
Daniel Andrés Giraldo Benites
asi es, se necesitar conocer dichos parámetros para un correcta inferencia
Gianmarco Linares Becerra
Good Class"!
Daniel Andrés Giraldo Benites
opino lo mismo compañero, excelente profesor
También se puede hacer importando "statistics" para utilizar la función "mean"
import random import statistics if __name__ == '__main__': edades = [random.randint(1,35) for i in range (20)] print(edades) print(statistics.mean(edades))
sin ver la clase, intenté hacerlo con lo que sabía como reto personal, acá lo comparto, si tienen sugerencias, por favor haganmelas saber.
import random def media(cajon): return sum(cajon) / len(cajon) def X(lista): cajon = [] for i in range(lista): cajon.append(random.randint(0,100)) print(cajon) return cajon if __name__ == '__main__': lista = int(input('cuantos numeros?')) cajon = X(lista) media = media(cajon) print(f' esta es la media {media}')
Descubrí que se pueden crear variables en Python con caracteres especiales:
import random def media(X): return sum(X) / len(X) if __name__ == '__main__': X = [ random.randint(1, 21) for i in range(20) ] µ = media(X) #Aqui print(X) print(f'Media: {µ}')
Es lo que se conoce como entry point, sirve para diferenciar archivos que se ejecutan directamente o son importados.
print ("Always executed") if __name__ == "__main__": print ("Executed when invoked directly") else: print ("Executed when imported")
