1. Funciones de resumen estadístico
El módulo de estadísticas de Python proporciona varias funciones para calcular resúmenes estadísticos de conjuntos de datos. Estas funciones incluyen:
- mean(): Calcula la media aritmética de un conjunto de datos.
- median(): Calcula la mediana de un conjunto de datos.
- mode(): Calcula la moda de un conjunto de datos.
- harmonic_mean(): Calcula la media armónica de un conjunto de datos.
- geometric_mean(): Calcula la media geométrica de un conjunto de datos.
Estas funciones son útiles para obtener una visión general de los datos y comprender su distribución.
2. Funciones de tendencia central
El módulo de estadísticas de Python también proporciona funciones para calcular medidas de tendencia central de un conjunto de datos. Estas funciones incluyen:
- mean(): Calcula la media aritmética de un conjunto de datos.
- median(): Calcula la mediana de un conjunto de datos.
- mode(): Calcula la moda de un conjunto de datos.
Estas funciones son útiles para determinar el valor central o típico de un conjunto de datos.
3. Funciones de dispersión
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para calcular medidas de dispersión de un conjunto de datos. Estas funciones incluyen:
- variance(): Calcula la varianza de un conjunto de datos.
- stdev(): Calcula la desviación estándar de un conjunto de datos.
- pvariance(): Calcula la varianza poblacional de un conjunto de datos.
- pstdev(): Calcula la desviación estándar poblacional de un conjunto de datos.
Estas funciones son útiles para determinar la dispersión o variabilidad de un conjunto de datos.
4. Funciones de correlación
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para calcular la correlación entre dos conjuntos de datos. Estas funciones incluyen:
- correlation(): Calcula la correlación entre dos conjuntos de datos.
- covariance(): Calcula la covarianza entre dos conjuntos de datos.
Estas funciones son útiles para determinar la relación o dependencia entre dos conjuntos de datos.
5. Funciones de distribución
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para calcular valores de distribución de probabilidad. Estas funciones incluyen:
- normalvariate(): Genera una variable aleatoria de una distribución normal.
- uniform(): Genera una variable aleatoria de una distribución uniforme.
- triangular(): Genera una variable aleatoria de una distribución triangular.
Estas funciones son útiles para simular valores aleatorios de diferentes distribuciones de probabilidad.
6. Funciones de prueba de hipótesis
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para realizar pruebas de hipótesis estadísticas. Estas funciones incluyen:
- ttest_1samp(): Realiza una prueba t de una muestra contra una media poblacional.
- ttest_ind(): Realiza una prueba t de dos muestras independientes.
- ttest_rel(): Realiza una prueba t de dos muestras relacionadas.
Estas funciones son útiles para determinar si hay diferencias significativas entre muestras o si una muestra difiere significativamente de una media poblacional.
7. Funciones de regresión
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para realizar análisis de regresión. Estas funciones incluyen:
- linregress(): Realiza una regresión lineal simple.
- multilinear_regression(): Realiza una regresión lineal múltiple.
Estas funciones son útiles para modelar la relación entre variables y predecir valores futuros.
8. Funciones de muestreo
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para realizar muestreo estadístico. Estas funciones incluyen:
- sample(): Realiza un muestreo aleatorio simple de un conjunto de datos.
- choices(): Realiza un muestreo aleatorio con reemplazo de un conjunto de datos.
Estas funciones son útiles para obtener muestras representativas de un conjunto de datos más grande.
9. Funciones de análisis de varianza
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para realizar análisis de varianza. Estas funciones incluyen:
- f_oneway(): Realiza un análisis de varianza de un factor.
- anova(): Realiza un análisis de varianza de dos o más factores.
Estas funciones son útiles para determinar si hay diferencias significativas entre grupos o factores.
10. Funciones de análisis de frecuencia
El módulo de estadísticas de Python proporciona funciones para realizar análisis de frecuencia. Estas funciones incluyen:
- itemfreq(): Calcula la frecuencia de cada valor en un conjunto de datos.
- cumfreq(): Calcula la frecuencia acumulada de cada valor en un conjunto de datos.
- relfreq(): Calcula la frecuencia relativa de cada valor en un conjunto de datos.
Estas funciones son útiles para analizar la distribución de frecuencias de un conjunto de datos.
