La moda en estadística Big Data forma parte de lo que se conoce como los estimadores para llevar a cabo un análisis estadístico durante el manejo de los macrodatos. A partir de allí, se presenta su importancia, además de que esta es una de las herramientas más utilizadas para lograr un estudio efectivo.
Por otra parte, la moda también es uno de los cálculos más sencillos para analizar en estadística y te permite contar con ciertas opciones según el interés de tu procesamiento de los datos. Por esta razón, en este post, te explicamos qué es la moda en estadística Big Data, de manera que puedas emplearla en tus análisis estadísticos asertivamente.
¿Qué es un estimador en estadística Big Data?
Resulta necesario saber qué es un estimador, puesto que la moda en estadística Big Data forma parte de sus diferentes alternativas. Un estimador posee una serie de variantes según la estrategia utilizada para llevar a cabo un análisis estadístico de los macrodatos.
Su principal característica es 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 y hace un resumen con el fin de estimar un valor que define la muestra.
Ahora, según el objetivo del estudio de los datos, un estimador en estadística Big Data posee diferentes tipos según las funciones que implica. Dentro de estas se encuentra la moda en estadística Big Data, que es una de las utilizadas.
¿Qué es la moda en estadística Big Data?
Como ya te hemos mencionado con anterioridad, la moda en estadística Big Data es uno de los estimadores para un análisis estadístico y, junto a esta, se encuentran también la media, la varianza y los percentiles.
De hecho, este es uno de los cálculos más sencillos de emplear, puesto que la moda en estadística Big Data es el valor que tiene mayor frecuencia en una distribución determinada de los datos que se están estudiando. De manera que, simplemente, debe averiguarse cuál es la mayor frecuencia y esta será, inmediatamente, el resultado del cálculo.
Por último, la moda puedes aplicarla las veces que quieras y al volumen de datos que necesites. Según esto, podrás contar con la moda unimodal, bimodal e, incluso, multimodal.
Ejemplo de moda
Para que este conocimiento quede mucho más claro, a continuación te compartimos este ejemplo que consiste en crear una secuencia de 40 números de forma aleatoria para contarlos y calcular cuál es el número más frecuente en ella.
set.seed(123) # Creamos una secuencia de 40 números aleatorios vec<-round(rnorm(40,mean=7,sd=2)) vec
#Contamos las veces que aparece cada uno myTable<-table(vec) myTable
names(myTable)[which.max(myTable)]
myTable[4]
print(paste("La posición del máximo es:",which.max(myTable)))
print(paste("El número más común es:",names(myTable)[which.max(myTable)]))
print(paste("Ese número ha aparecido ",max(myTable),"veces"))
Aprende más sobre el Big Data
En este post te hemos explicado qué es la moda en estadística Big Data, de manera que ahora puedes incluirla como estimador en tu procesamiento de los macrodatos. Esperamos que esta información la lleves a la práctica y puedas potenciar el análisis estadístico de tus datos. Pero recuerda que ¡aún te queda mucho más por aprender sobre el manejo del Big Data!
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