presentacion de ejercicio de aplicacion estadistica con python, Diapositivas de Estadística

¡Descarga presentacion de ejercicio de aplicacion estadistica con python y más Diapositivas en PDF de Estadística solo en Docsity!

EJERCICIOS

ANÁLISIS DE

DATOS

ESTADÍSTICA

PARA

INGENIEROS

GRUPO: LA

COMISIÓN

A continuación

desarrollamos el

ejercicio escogido de

manera minuciosa

import pandas as pd # importa la librería de pandas con un alias de pd

import numpy as np # importa la librería de matemáticas básicas de Python

from google.colab import drive

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import statistics as st

Muestra= [116.4, 115.9, 114.6, 115.2, 115.8]

Media= np.mean(Muestra)

print(Media)

Media = 115.

Dato1=116.

Dato2=115.

Dato3=114.

Dato4=115.

Dato5=115.

Dif1 = Dato1 - Media

Dif2 = Dato2 - Media

Dif3 = Dato3 - Media

Dif4 = Dato4 - Media

Dif5 = Dato5 - Media

print(Dif1, Dif2, Dif3, Dif4, Dif5)

rom numpy.core.fromnumeric import var

Dif_calculadas = [0.8200000000000074, 0.3200000000000074, -0.980000000000004, -

0.37999999999999545, 0.21999999999999886]

var(Dif_calculadas)

ulo "Effects of Short-Team Warming on Low and High Latitude Forest Ant Communities" (Ecoshpere, mayo d

o 62) describe un experimento en el que las observaciones de diferentes características fueron hechas usan

• EJERCICIO
  • 1.59|1.92|2. maras de tres tipos:
  • 1.43|2.00|2.
  • 1.88|2.19|1.
  • 1.26|1.12|1.
  • 1.91|1.78|2.
  • 1.86|1.84|0.
  • 1.90|2.45|2.
  • 1.57|2.03|0.
  • 1.79|1.52|2.
  • 1.72|0.53|2.
  • 2.41|1.90|2.
  • 2.34|−|2.
  • 0.83|−|2.
  • 1.34|−|2.
  • 1.76|−|1.

1. Enfriamiento (marcos de policloruro de vinilo [PVC] cubiertos con tela de cortina)

2. Control (solo marcos de PVC)

3. Calentamiento (marcos de PVC recubiertos de plástico).

Uno de los autores del articulo amablemente suministra los datos adjuntos de la diferencia

entre las temperaturas del aire y del suelo (°C).

Con la información suministrada en la diapositiva anterior:

a) Realice una comparación de las medidas de tendencia centra para las tres muestras

diferentes.

b) Calcule, interprete y compare las desviaciones estándar muestrales para las tres muestras

diferentes.

c) Calcule los cuartiles 1 y 3 para las tres muestras ¿suministran la misma información así con

lo hacen las desviaciones estándar sobre variabilidad relativa respecto de cada muestra?

d) Construya un diagrama de cajas y bigotes (boxplot) y comente cualquier característica

interesante que pueda notar.

MedianaE=np.median(Enfriamiento)

MedianaCon=np.median(Control)

MedianaC=np.median(Calentamiento)

print('La mediana de enfiamiento es: ', MedianaE)

print('La mediana de Control es: ', MedianaCon)

print('La mediana de Calentamiento es: ', MedianaC)

La mediana de enfriamiento es: 1.76 La mediana de Control es: 1.9 La mediana de

Calentamiento es: 2.

DesviaciónE=desviación= np.std(Enfriamiento)

DesviaciónCon=desviación= np.std(Control)

DesviaciónC=desviación= np.std(Calentamiento)

print('La desviación de Enfriamiento es: ', DesviaciónE)

print('La desviación de Control es: ', DesviaciónCon)

print('La desviación de Calentamiento es: ', DesviaciónC)

a desviación de Enfriamiento es: 0.

a desviación de Control es: 0.

a desviación de Calentamiento es: 0.

Media_ponderada=(pon)

'La moda de Enfriamiento es: ', st.mode(Enfriamiento)

('La moda de Enfriamiento es: ', 1.59)

'La moda de Control es: ', st.mode(Control)

('La moda de Control es: ', 1.92)

'La moda de Calentamiento es: ', st.mode(Calentamiento)

('La moda de Calentamiento es: ', 2.57)

Q1= [round(q, 1 ) for q in st.quantiles(Enfriamiento, n= 4 )]

print('Cuartil 1 es: ', Q1)

Cuartil 1 es: [1.4, 1.8, 1.9]

EJERCICIO 3

La corrosión por fricción es un proceso de desgaste que resulta de los movimientos oscilatorios

tangenciales de pequeña amplitud en las piezas de una maquina. El articulo "Grease Effect on

Fretting Wear of Mild Steel" (Industrial Lubrication and Tribology, 2008:67-78) incluye los

siguientes datos sobre el desgate de volumen (10-4mm3) para los aceites base que tienen

cuatro diferentes viscosidades.

Viscocidad

Desgaste

a) El coeficiente de variación muestral evalúa el grado de variabilidad respecto a la media

(específicamente, la desviación estándar como porcentaje de la media). Calcule el coeficiente de

variación para la muestra para cada valor de viscosidad. Después, compare los resultados y

coméntelos.

b)Construya un diagrama de cajas y bigotes (boxplot) comparativa de los datos y comente las

características interesantes

Viscocidad1= [20.4, 58.8, 30.8]

Viscocidad2= [30.2, 44.5, 47.1]

Viscocidad3= [89.4, 73.3, 57.1]

Viscocidad4= [252.6, 30.6, 24.2]

Media1= np.mean(Viscocidad1)

Desv1= np.std(Viscosidad1)

Coe_var1= (Desv1/Media1)* 100

print('El coeficiente de variación de la viscocidad 1es: ',Coe_var1)

Media2= np.mean(Viscocidad2)

Desv2= np.std(Viscosidad2)

Coe_var2= (Desv2/Media2)* 100

print('El coeficiente de variación de la viscocidad 1es: ',Coe_var2)

Media3= np.mean(Viscocidad3)

Desv3= np.std(Viscosidad3)

Coe_var3= (Desv3/Media3)* 100

print('El coeficiente de variación de la viscocidad 1es: ',Coe_var3)

Media4= np.mean(Viscocidad4)

Desv4= np.std(Viscosidad4)

Coe_var4= (Desv4/Media4)* 100

print('El coeficiente de variación de la viscocidad 1es: ',Coe_var4)