Ciencia de Datos | Data Science | Python - Rango, Varianza, Desviación Estándar y Rango Intercuartílico: Medidas de Dispersión con Python

Dentro de la estadística y el análisis de datos, las medidas de dispersión o variabilidad más utilizadas son: el rango, la varianza, la desviación estándar y el rango intercuartílico o intercuartil. Este video brinda una interpretación de cada una de ellas además de explicar cómo se calculan. Además, se provee código para calcular las medidas de dispersión utilizando la librería Numpy de Python. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 12 de Septiembre). Rango, Varianza, Desviación Estándar y Rango Intercuartílico: Medidas de Dispersión con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción a la medidas de dispersión 2:51 Rango 4:06 Varianza 8:05 Desviación estándar 10:04 Rango intercuartílico 14:53 Medidas de dispersión con Numpy ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #estadística #datascience #python #cienciadedatos