Sensibilidad a los valores atípicos

Cuando analizamos la relación entre más de una variable, la correlación es un gran punto de partida. Pero ¿qué tal se comporta la correlación con conjuntos de datos más interesantes? ¿Qué tan bien resiste los valores atípicos (outliers)?

En este ejercicio, representarás y calcularás la correlación para un conjunto de datos con un valor atípico y luego lo eliminarás para ver qué cambia. Al final, quieres evaluar cómo se comporta la correlación y sacar una conclusión sobre cuándo y dónde deberías usarla.

Se ha importado para ti una muestra del famoso Anscombe's quartet como la variable df, junto con todos los paquetes usados anteriormente en este capítulo.

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Display the scatter plot of X and Y
plt.scatter(____, ____)
plt.show()

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AvanzadoNivel de habilidad

4.7+

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Este capítulo da comienzo al curso repasando probabilidades condicionales, el teorema de Bayes y el teorema central del límite. Por el camino, aprenderás a abordar preguntas que trabajan con distribuciones de probabilidad mencionadas con frecuencia.

Exercise 1: Probabilidades condicionales Exercise 2: Plantear problemas Exercise 3: Aplicación del teorema de Bayes Exercise 4: Teorema central del límite Exercise 5: Muestras de un dado lanzado Exercise 6: Simulando el teorema central del límite Exercise 7: Distribuciones de probabilidad Exercise 8: Distribución de Bernoulli Exercise 9: Distribución binomial Exercise 10: Distribución normal

En este capítulo, te prepararás para conceptos estadísticos relacionados con el análisis exploratorio de datos. Los temas incluyen estadística descriptiva, tratamiento de variables categóricas y relaciones entre variables. Los ejercicios te prepararán para una evaluación analítica o una pregunta de programación basada en estadística.

Exercise 1: Estadística descriptiva Exercise 2: Media o mediana Exercise 3: Desviación estándar a mano Exercise 4: Datos categóricos Exercise 5: Técnicas de codificación Exercise 6: Explorando los precios de portátiles Exercise 7: Dos o más variables Exercise 8: Tipos de relaciones Exercise 9: Correlación de Pearson Exercise 10: Sensibilidad a los valores atípicos

Ejercicio actual

Prepárate para profundizar en conceptos clave sobre experimentos y pruebas repasando intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, pruebas múltiples y el papel que juegan la potencia y el tamaño de la muestra. También hablaremos de los tipos de errores y de lo que significan en la práctica.

Exercise 1: Intervalos de confianza Exercise 2: Intervalo de confianza a mano Exercise 3: Aplicar intervalos de confianza Exercise 4: Pruebas de hipótesis Exercise 5: Prueba z de una cola Exercise 6: t-test de dos colas Exercise 7: Potencia y tamaño de muestra Exercise 8: Efecto sobre el error de tipo II Exercise 9: Calcular el tamaño de la muestra Exercise 10: Visualizar la relación Exercise 11: Pruebas múltiples Exercise 12: Calculating error rates Exercise 13: Corrección de Bonferroni

Para cerrar, abordaremos conceptos estrechamente relacionados con los modelos de regresión y clasificación. El capítulo comienza repasando algoritmos fundamentales de Machine Learning y avanza rápidamente hacia la evaluación de modelos, el manejo de casos especiales y el compromiso sesgo-varianza.

Exercise 1: Modelos de regresión Exercise 2: Regresión lineal Exercise 3: Regresión logística Exercise 4: Evaluar modelos Exercise 5: Evaluación de regresión Exercise 6: Evaluación de clasificación Exercise 7: Datos faltantes y valores atípicos Exercise 8: Cómo manejar valores nulos Exercise 9: Identificar valores atípicos Exercise 10: Equilibrio sesgo-varianza Exercise 11: Error de test y de entrenamiento Exercise 12: Visualizing the tradeoff Exercise 13: Para terminar