<jupyter_start><jupyter_text>**PROYECTO 2** <NAME> <NAME><jupyter_code>!pip install wooldridge
import wooldridge as wd
df=wd.data ("wage1")
wage = df["wage"]
wage
class Proyecto2:
  def __init__(self, wage):
    self.wage = wage
  def media (self):
    return sum(self.wage)/len(self.wage)
  def mediana (self):
    data = sorted (self.wage)
    ale = len (data) // 2
    return (data [ale - 1] + data [ale]) / 2 #datos pares
  def desviacion (self):
    vector=[]
    media=self.media()
    for i in (self.wage):
      vector.append((i-media)**2)
    return ((sum(vector)/(len(self.wage)-1))**(1/2))
  def varianza (self):
    desviacion=self.desviacion()
    return desviacion**(2)
  def coeficiente (self):
    media=self.media()
    desviacion=self.desviacion()
    return desviacion/media
Equipo_1 = Proyecto2 (wage)
Equipo_1.media()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- El valor arrojado 5.896102674787035 refiere a que el promedio de los salarios por hora  registrados en esta base de datos es de  5.89 dolares.<jupyter_code>Equipo_1.mediana()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Ordenando los datos,  el salarío por hora que se encuentra el punto medio de los datos es de 4.65 dolares por hora.<jupyter_code>Equipo_1.desviacion()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- La desviación de 3.69 refiere a que existe una dispersión media de 3.69 dolares por hora respecto al promedio del salario que es 5.89 dolares.<jupyter_code>Equipo_1.varianza()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- La varianza registrada de 13.63 representa una una alta  variabilidad de los datos respecto al valor promedio; es decir, existe una gran variabilidad referente al salario para la población encuestada.<jupyter_code>Equipo_1.coeficiente()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Este  coeficinete de variación  x 100% nos indica que existe una variación de 62.63% de los datos respecto a su media; es decir, respecto a que el salario medio por hora es 5.89, los salarios de esta muestra varian un 62.63%,encontrando así una gran heterogeneidad en el nivel salarial para la población encuestada.<jupyter_code>df=wd.data ("wage1")
educ = df["educ"]
educ
class Proyecto22:
  def __init__(self, educ):
    self.educ = educ
  def media (self):
    return sum(self.educ)/len(self.educ)
  def mediana (self):
    data = sorted (self.educ)
    ale = len (data) // 2
    return (data [ale - 1] + data [ale]) / 2 #datos pares
  def desviacion (self):
    vector=[]
    media=self.media()
    for i in (self.educ):
      vector.append((i-media)**2)
    return ((sum(vector)/(len(self.educ)-1))**(1/2))
  def varianza (self):
    desviacion=self.desviacion()
    return desviacion**(2)
  def coeficiente (self):
    media=self.media()
    desviacion=self.desviacion()
    return desviacion/media
Equipo_11 = Proyecto22 (educ)
Equipo_11.media()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- El promedio de años de escolaridad para esta muestra es de 12.56 años.<jupyter_code>Equipo_11.mediana()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Ordenando los datos, se encuentra que los años de escolaridad que se encuentran en el punto medio de la totalidad de los datos  es de 12.0.<jupyter_code>Equipo_11.desviacion()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Este valor refiere a que en la muestra existe en el nivel de escolarización  una variación media de 2.76 años respecto al valor promedio de 12.0 años de escolaridad.<jupyter_code>Equipo_11.varianza()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Este valor indica que existe una alta variabilidad en los años escolares registrados en esta población estudiada.<jupyter_code>Equipo_11.coeficiente()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- Este valor multiplicado x 100% indica que existe una variación de 22.04% de los datos respceto a su media; es decir, si el promedio de años de escolaridad es de 12.0 años , en la variable los años varian en  22.04 %, resaltando así una variación significativa en esta población estudiada.<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
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