Estadistica descriptiva y su interpretacion

 Las estadísticas descriptivas pueden incluir medidas como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar, el rango, entre otros.

Resumen estadístico: Edad Puntuacion count 50.000000 50.000000 mean 39.040000 48.900000 std 11.347858 30.334361 min 21.000000 1.000000 25% 30.000000 19.500000 50% 40.000000 51.500000 75% 46.750000 77.000000 max 59.000000 95.000000

Estos datos representan una estadística descriptiva de dos variables: edad y puntuación. Aquí hay una explicación de las métricas proporcionadas:

1. Edad:

   • Count: Hay 50 observaciones de la variable de edad.
   • Mean (Media): La edad promedio es aproximadamente 39.04 años.
   • Standard Deviation (Desviación estándar): La desviación estándar de las edades es aproximadamente 11.35, lo que indica la dispersión de las edades con respecto a la media.
   • Min (Mínimo): La edad mínima registrada es de 21 años.
   • 25% (Primer cuartil): El 25% más bajo de las edades se sitúa en o por debajo de los 30 años.
   • 50% (Segundo cuartil o Mediana): La mediana de las edades (el punto medio) es de 40 años, lo que significa que el 50% de las edades están por encima y el 50% por debajo de este valor.
   • 75% (Tercer cuartil): El 75% más bajo de las edades se sitúa en o por debajo de los 46.75 años.
   • Max (Máximo): La edad máxima registrada es de 59 años.

2. Puntuación:

• Count: Hay 50 observaciones de la variable de puntuación.
• Mean (Media): La puntuación promedio es aproximadamente 48.9.
• Standard Deviation (Desviación estándar): La desviación estándar de las puntuaciones es aproximadamente 30.33, lo que indica la dispersión de las puntuaciones con respecto a la media.
• Min (Mínimo): La puntuación mínima registrada es 1.
• 25% (Primer cuartil): El 25% más bajo de las puntuaciones se sitúa en o por debajo de 19.5.
• 50% (Segundo cuartil o Mediana): La mediana de las puntuaciones (el punto medio) es 51.5.
• 75% (Tercer cuartil): El 75% más bajo de las puntuaciones se sitúa en o por debajo de 77.
• Max (Máximo): La puntuación máxima registrada es de 95.
• Graficas de distribucion y la tendencia central de los datos
• Primero, se usara un histograma para mostrar la distribución de las edades y las puntuaciones. Luego, crearé gráficos de caja para ilustrar la tendencia central de ambos conjuntos de datos. Dado los datos, generarémos gráficos simulados para ayudarte a entender cómo lucirían.

• import matplotlib.pyplot as plt

  import numpy as np

  
  

  # Datos simulados de edades (solo para propósitos ilustrativos)

  edades = np.random.normal(39.04, 11.35, 50)  # Media, Desviación estándar, Tamaño

  
  

  plt.hist(edades, bins=10, color='skyblue')

  plt.title('Distribución de Edades')

  plt.xlabel('Edad')

  plt.ylabel('Frecuencia')

  plt.grid(True)

  plt.show().

Histograma de Edades:

Histograma de Puntuaciones:

# Datos simulados de puntuaciones (solo para propósitos ilustrativos)

puntuaciones = np.random.normal(48.9, 30.33, 50)  # Media, Desviación estándar, Tamaño

plt.hist(puntuaciones, bins=10, color='lightgreen')

plt.title('Distribución de Puntuaciones')

plt.xlabel('Puntuación')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.grid(True)

plt.show()

Gráfico de Caja (Boxplot) para Edades y Puntuaciones:

El gráfico de caja muestra la distribución d

e los datos a través de cuartiles, la mediana y los valores atípicos.

# Creación de boxplots simulados para edades y puntuaciones

plt.boxplot([edades, puntuaciones], labels=['Edades', 'Puntuaciones'])

plt.title('Boxplot de Edades y Puntuaciones')

plt.ylabel('Valor')

plt.grid(True)

plt.show().

Estos gráficos (simulados en este caso) proporcionarían una representación visual de la distribución y la tendencia central de las edades y las puntuaciones. Recuerda que los datos simulados aquí son solo para demostración y no reflejan los datos reales . Si tienes los datos reales, podríamos utilizarlos para generar gráficos más precisos y significativos.