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Resumen de estadísticas y análisis-Lección

Los datos cualitativos se refieren a una variable que no puede asumir un valor numérico, pero que puede clasificarse en dos o más categorías no numéricas mientras que los datos cuantitativos se refieren a una variable que se puede medir numéricamente.
Las estadísticas descriptivas se refieren a los métodos que se utilizan para organizar, visualizar, describir datos mediante el uso de tablas, medidas de resumen y gráficos.
Las estadísticas inferenciales consisten en métodos que utilizan resultados de muestra para ayudar a tomar decisiones o predicciones sobre una población.
La distribución de frecuencia de datos cualitativos enumera todas las categorías y el número de elementos que pertenecen a cada una de las categorías.
La distribución de frecuencia de datos cuantitativos enumera todas las clases y el número de valores que pertenecen a cada clase.
Si una variable aleatoria continua tiene una distribución con un gráfico que es simétrico y con forma de campana, se clasifica como que tiene una distribución normal.
Machine Learning se refiere a la programación de los ordenadores para optimizar un determinado criterio de rendimiento utilizando datos de ejemplo o experiencia pasada. Puede detectar automáticamente patrones en los datos y utilizarlos para predecir resultados futuros de interés.
El aspecto más importante a tener en cuenta a la hora de crear un modelo es tener un conocimiento sólido del problema que pretende resolver. Esto es crítico ya que la calidad de la salida depende de la calidad de los insumos.
El análisis de datos univariados hace referencia a los datos que sólo tienen una variable, y su objetivo principal es describir, resumir y encontrar patrones en los datos.