Herramientas de analisis estadistico, pruebas y distribuciones

Calcula estadisticas descriptivas, percentiles, z-scores, intervalos de confianza, pruebas de significancia y metricas de regresion en un solo hub estadistico.

Este hub se centra en las tareas estadisticas que suelen aparecer juntas al revisar datasets, experimentos, encuestas, ejercicios academicos y metricas de negocio: resumir medias y medianas, revisar varianza y desviacion estandar, obtener cuartiles y percentiles, convertir z-scores, leer probabilidades de distribucion normal, estimar intervalos de confianza, probar significancia con t-test o ANOVA y medir relaciones de correlacion o regresion entre variables.

Datos del cluster

Tipo de tarea
analyze
Families
statistics, probability, analysis
Herramientas
16
Subclusters
3

Por que existe este hub

El trabajo estadistico rara vez termina con una sola formula. A menudo hay que pasar de resumenes descriptivos a percentiles, z-scores, intervalos, pruebas de significancia y relaciones entre variables dentro del mismo dataset o informe.
Tener juntas las utilidades de resumen, distribucion, contraste de hipotesis y regresion facilita elegir el siguiente paso correcto antes de copiar conclusiones en dashboards, apuntes de investigacion, tareas o informes de decision.
Las muestras incluidas de CSV y ciencia de datos ofrecen un punto de partida seguro para practicar estos calculos con datos tabulares realistas antes de aplicarlos a metricas de produccion o resultados de estudios.

Herramientas destacadas

Calculadora Estadística
Calcula medidas estadísticas para conjuntos de datos numéricos incluyendo media, mediana, moda, desviación estándar y más
Calculadora de media
Calcula la media aritmetica de un conjunto numerico y muestra estadisticas de apoyo
Calculadora de mediana
Calcula la mediana de un conjunto de datos y muestra la secuencia ordenada y los cuartiles
Calculadora de moda
Calcula la moda de un conjunto de datos y muestra la distribucion de frecuencias
Calculadora de varianza
Calcula varianza muestral, poblacional y desviacion estandar opcional para un conjunto numerico
Calculadora de desviacion estandar
Calcula desviacion estandar muestral y poblacional, varianza, coeficiente de variacion e intervalos sigma
Calculadora de cuartiles
Calcula Q1, mediana, Q3, rango intercuartil y limites opcionales de atipicos
Calculadora de percentiles
Calcula uno o varios percentiles con metodos lineal, rango cercano o exclusivo
Calculadora de z-score
Calcula z-scores desde un valor bruto, datos o media y desviacion manuales
Calculadora de Distribucion Normal
Calcula z-scores, probabilidad acumulada, probabilidad de cola y probabilidad de intervalo para una distribucion normal
Calculadora de Intervalo de Confianza
Calcula intervalos de confianza para una media muestral o una proporcion usando datos brutos o estadisticas resumidas
Calculadora de Valor P
Calcula valores p unilaterales o bilaterales para estadisticos Z, t, chi-cuadrado y F
Calculadora de Prueba T
Ejecuta pruebas t de una o dos muestras con datos brutos y muestra estadistico t, grados de libertad y valor p
Calculadora ANOVA
Ejecuta ANOVA de una via entre multiples grupos y muestra sumas de cuadrados, estadistico F y valor p
Calculadora de correlacion
Calcula correlaciones de Pearson y Spearman desde datos numericos pareados
Calculadora de Regresion
Ejecuta regresion lineal simple sobre datos numericos emparejados y muestra pendiente, intercepto, correlacion y predicciones

Probar con muestras

statistics, probability, analysis
Ejemplos CSV
Archivos CSV de muestra con varios tipos de datos, tamaños y niveles de complejidad
10 Ejemplos
statistics, probability
Ejemplos de Ciencia de Datos
Ejemplos completos de ciencia de datos cubriendo pandas, numpy, matplotlib para procesamiento, análisis y visualización de datos
3 Ejemplos
statistics, probability

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Preguntas frecuentes

Que puede hacer este hub?

Ayuda con estadistica descriptiva, percentiles, z-scores, probabilidades normales, intervalos de confianza, p-values, t-tests, ANOVA, correlacion y regresion.

Para quien sirve?

Es util para estudiantes, analistas, investigadores, docentes, equipos de producto, equipos de operaciones y cualquier persona que necesite interpretar datasets numericos con mas cuidado.

Por donde empezar?

Empieza por herramientas de resumen como media, mediana, varianza o desviacion estandar, y luego avanza hacia percentiles, z-scores, intervalos de confianza y finalmente pruebas o relaciones como t-test, ANOVA, correlacion y regresion.