📈 ¿Cómo calcular la Desviación Standard y la varianza, con Numpy? | ¡Muy, muy Básico!

En este vídeo te mostramos una introducción muy sencilla, para revisar que tan cercanos o alejados se encuentran los datos de la media y te puede ser de utilidad, cómo una introducción al tema de medidas de tendencia central y la dispersión en datos agrupados.
También exploramos una introducción muy sencilla, a la distribución de probabilidad acumulada, donde revisamos ¿Cuál es la probabilidad que una variable aleatoria, sea menor o igual que un valor de x? Y te mostramos cómo hacer la gráfica de la función de distribución de probabilidad acumulada.
Utilizamos Google Colab, no necesitas instalar nada en tu computadora, solamente necesitas una cuenta de Google, para poder guardar tus códigos. ¡Esperamos que te sea de utilidad!

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⏰ Por si tienes prisa, checa los temas por minuto en el vídeo:

00:00 Descripción de los datos del ejemplo
01:48 Numpy: media, varianza, desviación estándar
06:05 Factor z: ¿Cuántas desviaciones estándar están alejados los datos?
08:14 CDF: Función de distribución de Probabilidad Acumulada
09:50 Gráfica de la Función de Distribución de Probabilidad Acumulada

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💻 Los datos que utilizamos en el código del vídeo:
alturas = [25,40,110,50,70,20,112,55,20,100]
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🎞️ Algunos vídeos que pueden ser de tu interés:
Nuestra lista de reproducción de Pandas en Python
https://youtu.be/JJ7BMoQotEY
Nuestra lista de reproducción de Machine Learning en Python
https://www.youtube.com/watch?v=b4zmSqB9npI&list=PLgHCrivozIb0HQ9oPRLVqw5scdIG-AxQL

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