Los cuantiles en estadística Big Data, que también se conocen como percentiles, forman parte de los componentes de los estimadores con los que puedes contar en el desarrollo de tu análisis estadístico de los macrodatos. En efecto, por medio de este tipo de cálculo podrás sacar ciertos indicadores que te ayudarán a mostrar cómo se comportan los datos.

En suma, posteriormente podrás apuntar a estrategias mucho más asertivas para la evolución de una organización e hipótesis que potencien la toma de decisiones. Por ello, en este post, te explicamos cómo funcionan los cuantiles en estadística Big Data.

¿Qué es un estimador en estadística Big Data?

Un estimador en estadística Big Data posee una serie de variantes según la estrategia utilizada para llevar a cabo un análisis estadístico de los macrodatos. Su principal característica radica en que es un estadístico (esto es, una función de la muestra) usado para estimar un parámetro desconocido de la población, de manera que se presenta como una función que sustrae valores de una muestra de datos, hace un resumen y estima un valor que define la muestra.

Ahora, según la forma en la que estudia los datos, un estimador en estadística Big Data posee diferentes tipos según las funciones que implica.

Cuantiles en estadística Big Data

Los cuantiles en estadística Big Data también se conocen como percentiles. Estos indican el porcentaje de muestras que se encuentran debajo de un umbral dado.

Sin embargo, hay una diferencia entre ambos y es que, mientras que el cuartil está dado en tanto por 1, el percentil está dado en tanto por ciento.

Por otra parte, los cuantiles en estadística Big Data se expresan en el lenguaje de programación R con la función quantile():

quantile(alturas,0.9)

¿Quieres seguir aprendiendo del manejo Big Data?

En este post te has podido familiarizar con los que los cuantiles en estadística Big Data, también conocidos como percentiles. No obstante, este tipo de conocimiento no debe quedarse en lo teórico, sino que debe llevarse a la práctica para lograr un desenvolvimiento mucho más preciso en el estudio estadístico de los datos.

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