Durante el fin de semana comencé el curso Introduccion a Estadistica en Python y lo que mas me llamo la atencion fueron las estadisticas resumidas numericas, en especial las medidas de tendencia central. Estas medidas nos ayudan a sintetizar datos, pero elegir la media o la mediana equivocada puede engañarnos cuando hay valores extremos.
La media y la mediana intentan representar un valor tipico, pero se comportan muy distinto con datos sesgados. Ejemplo sencillo: cinco ninos con estas pagas semanales: €100, €120, €110, €130, €1000000. La media aritmetica seria muy alta, alrededor de €200092, porque un nino muy rico desplaza el promedio. La mediana, el valor del centro, es €120 y representa mejor a la mayoria de los ninos. Si dices que la media es €200092 afirmando que esa es la paga tipica, estarias dando una informacion equivocada.
Reglas practicas: usamos la media cuando los datos son simetricos y no hay valores extremos que los deformen; la media ofrece un centro justo. Usamos la mediana cuando los datos estan sesgados o contienen outliers, porque la mediana refleja lo tipico para la mayor parte de la poblacion.
En la vida real se aplican estas elecciones todo el tiempo: los precios de la vivienda se suelen reportar por mediana para que una mansion no falsee el mercado; los reclutadores informan la mediana salarial para no dejarse llevar por unos pocos sueldos muy altos; los analistas de retornos financieros tienden a mirar la mediana cuando las distribuciones estan sesgadas.
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Aprender esto de nuevo me ha hecho comprender el tema mas claramente y me recuerda que en ciencia de datos la precision conceptual es tan importante como la solucion tecnologica. Sigo al siguiente modulo con ganas de aplicar lo aprendido en proyectos reales con clientes.
