¿Qué es la Distribución Gaussiana?
La distribución gaussiana se define por dos factores clave:
-
Media: es el valor promedio y representa el centro de la distribución. La mayor parte de los datos se concentra cerca de este valor;
-
Desviación estándar: indica qué tan dispersos están los datos. Una desviación estándar pequeña significa que los datos están agrupados cerca de la media, mientras que una mayor indica mayor dispersión.
La forma de la distribución gaussiana presenta características importantes:
-
Es simétrica respecto a la media, lo que significa que los lados izquierdo y derecho son imágenes especulares;
-
Aproximadamente el 68% de los datos cae dentro de 1 desviación estándar de la media, el 95% dentro de 2 y el 99.7% dentro de 3.
Esta distribución es esencial porque modela datos del mundo real con precisión y sirve como base para los modelos de mezcla gaussiana, un enfoque flexible para resolver problemas complejos de agrupamiento.
Aquí tienes el código para crear la distribución normal para cualquier conjunto de datos (por ejemplo, [2, 5, 3, 6, 10, -5]):
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
1. ¿Cuál es la característica clave de la distribución gaussiana?
2. ¿Qué factor determina el centro de una distribución gaussiana?
¡Gracias por tus comentarios!
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Media: es el valor promedio y representa el centro de la distribución. La mayor parte de los datos se concentra cerca de este valor;
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Desviación estándar: indica qué tan dispersos están los datos. Una desviación estándar pequeña significa que los datos están agrupados cerca de la media, mientras que una mayor indica mayor dispersión.
La forma de la distribución gaussiana presenta características importantes:
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Es simétrica respecto a la media, lo que significa que los lados izquierdo y derecho son imágenes especulares;
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Aproximadamente el 68% de los datos cae dentro de 1 desviación estándar de la media, el 95% dentro de 2 y el 99.7% dentro de 3.
Esta distribución es esencial porque modela datos del mundo real con precisión y sirve como base para los modelos de mezcla gaussiana, un enfoque flexible para resolver problemas complejos de agrupamiento.
Aquí tienes el código para crear la distribución normal para cualquier conjunto de datos (por ejemplo, [2, 5, 3, 6, 10, -5]):
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
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