<jupyter_start><jupyter_text>Estadística con Python GitHub repository: https://github.com/jorgemauricio/python_statistics Instructor: <NAME>  Tipos más comunes de información NuméricoRepresenta valores cuantificables como la altura de una persona, el valor de una acción, etc Valor DiscretoUsualmente es un valor que cuenta un evento, por ejemplo, Cuantos días vas al gym en un mes? Valor contínuoTiene un número infinito de posibilidades para sus valores, por ejemplo, Cuanta lluvia puede caer en un día? CategoricoInformación cualitativa que no tiene un significado matemático, se pueden asignar numeros a categorías. OrdinarioCombinación numerica y categorica de información, la información categórica tiene un significado matemático, por ejemplo, el rating de los programas televisivos.  Media, Mediana, ModaVamos a crear información ficticia sobre los sueldos en el Estado de Aguascalientes, centrada en 16,000 con una distribución normal y una desviación estandar de 12,000 y al menos 100,000 datos.<jupyter_code># librerías
import numpy as np
# generar información
sueldos = np.random.normal(16000,12000,10000)
# calcular la media
np.mean(sueldos)
# vamos a crear un histograma para visualizar la distribución de la información
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(sueldos, 50)
plt.show()
# calcular la mediana
np.median(sueldos)
# suponer que Tim Cook se viene a vivir al Estado de Aguascalientes
sueldos = np.append(sueldos,[100000000])
# calcular la mediana
np.median(sueldos)
# calcular la media
np.mean(sueldos)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>MODAGenerar información ficticia para 1000 personas en las cuales tomaremos en cuenta<jupyter_code>edades = np.random.randint(18, high=90, size=1000)
edades
# librería
from scipy import stats
stats.mode(edades)<jupyter_output><empty_output>
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