Los valores NULL en estadística pueden presentarse en el desarrollo de tus análisis estadísticos para el estudio de los macrodatos, por ello, conocer cómo se presentan y cómo hay que abordarlos es de suma importancia.
Junto a estos valores también podrás encontrar los valores no disponibles, los infinitos y los NAN (Not A Number) que, de igual forma, te aconsejamos estudiar. En este post te explicamos qué son los valores NULL en estadística para los macrodatos.
¿Qué son los valores NULL en estadística?
Los valores NULL en estadística para el manejo del Big Data hacen referencia a los valores que no existen y que, por tanto, se ignoran durante un estudio estadístico. Estos suelen ser datos desconocidos o indefinidos, de manera que no pueden utilizarse en las operaciones y asignaciones del proceso estadístico, puesto que no aportan ni restan algún valor.
Por otra parte, los valores NULL en estadística son un concepto en R similar a otros lenguajes de programación como Java o C.
Por último, a continuación te exponemos un breve ejemplo en el que se muestra cómo funcionan las operaciones una vez te encuentres con los valores NULL en estadística durante el procesamiento de tus macrodatos.
# Los valores NULL simplemente se ignoran c(1,2,NA,NULL,3,NULL,3,NULL)
- 1
- 2
- <NA>
- 3
- 3
Como has podido notar, también te podrás topar con los valores NA, es decir, Not Available (no disponible) que, en el lenguaje de programación R, hacen referencia a los datos perdidos.
x<-NULL x is.null(x)
NULL
TRUE
df<-data.frame(x=c(1,2,1,1),y=c(3,2,1,1)) df
A data.frame: 4 × 2
df$y<- NULL df
A data.frame: 4 × 1
df$y is.null(df$y)
NULL
TRUE
df$MyCol is.null(df$MyCol)
NULL
TRUE
Si quieres saber más del Big Data…
Por medio de este post te hemos presentado todo lo que debes saber al enfrentarte a los valores NULL en estadística para el manejo de los macrodatos, de manera que ahora sabrás cómo abordarlos cuando se presenten en tus análisis estadísticos. Pero ¡no olvides que todavía falta mucho más por saber sobre este ámbito!
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