Función de distribución acumulativa en estadística

Autor: | Última modificación: 20 de julio de 2022 | Tiempo de Lectura: 2 minutos
Temas en este post:

La función de distribución acumulativa en estadística es una parte fundamental de la cantidad de estrategias que deben aprenderse para un buen conocimiento de estadística. Esto te permite saber si ciertas variables tienen relación o no o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales.

De hecho, un buen análisis estadístico te aportará, como parte de tu trabajo como data scientist, una serie de respuestas que pueden complementar algún modelo posterior que sea mucho más complejo.

Dado a esta importancia, podrás contar con muchas funciones y herramientas que potencien la certeza de los resultados arrojados. Por esto, en este post, te traemos qué es y cómo funciona la función de distribución acumulativa en estadística para el manejo de los macrodatos.

Función de distribución acumulativa en estadística

La función de distribución acumulativa en estadística para el manejo del Big Data te dice la probabilidad de obtener un valor menor o igual a cierto umbral dado en determinada variable aleatoria x.

Por otra parte, dicha función se calcula por medio de la siguiente fórmula:

Función de distribución acumulativa en estadística 1

¿Cómo funciona la función de distribución acumulativa en estadística?

Ahora, la mejor forma de comprender cómo se calcula esta función de distribución acumulativa en estadística es a partir de un ejemplo práctico. Entonces, piensa que si eliges una persona al azar en España, ¿cuál sería la probabilidad de que sea menor o igual a los 64 años de edad?

f_poblacion <- poblacion[,c("Total","edad")]
f_poblacion$Ratio <- f_poblacion$Total/sum(f_poblacion$Total)

f_poblacion_subset <- subset(f_poblacion, edad<=64)
paste0("La probabilidad de que eligiendo una persona al azar su edad sea menor o igual a 64 años es ",
      round(sum(f_poblacion_subset$Ratio),3)*100,"%")

Así, se calcula que la probabilidad de que eligiendo una persona al azar en España su edad sea menor o igual a los 64 años de edad es del 80.2%.

f_poblacion <- poblacion[,c("Total","edad")]
f_poblacion$Ratio <- f_poblacion$Total/sum(f_poblacion$Total)
plot(cumsum(f_poblacion$Ratio))
#subset(f_poblacion, edad<=64)

Finalmente, el desarrollo de la gráfica de la función de distribución acumulativa en estadística para este ejemplo en específico se ilustraría de la siguiente forma:

Función de distribución acumulativa en estadística 2

Aprende más sobre el Big Data

Ahora que sabes qué es y cómo funciona la función de distribución acumulativa en estadística para el manejo de los macrodatos, esperamos que puedas emplearla en el procesamiento de tus datos. No obstante, debes tener en cuenta que los estadísticos cuentan con muchas más funciones que pueden acoplarse más efectivamente a tu estudio de los macrodatos, de manera que también te aconsejamos continuar aprendiendo sobre el Big Data y sus herramientas.

Si no sabes cómo dar el siguiente paso, desde KeepCoding te ofrecemos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. A través de este, podrás aprender todo lo relacionado con los sistemas, lenguajes y herramientas que más manipulan el Big Data con efectividad y agilidad. En suma, recorrerás tanto de forma teórica como práctica todos y cada uno de los módulos. ¡Solicita información y empieza ahora mismo!

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]

¿Sabías que hay más de 5.000 vacantes para desarrolladores de Big Data sin cubrir en España? 

En KeepCoding llevamos desde 2012 guiando personas como tú a áreas de alta empleabilidad y alto potencial de crecimiento en IT con formación de máxima calidad.

 

Porque creemos que un buen trabajo es fuente de libertad, independencia, crecimiento y eso ¡cambia historias de vida!


¡Da el primer paso!