SciPy Zscore

En estadística, la puntuación Z es una medida de la ubicación de un valor en una distribución con respecto a su media y se utiliza para estandarizar y comparar diferentes conjuntos de datos. Z-score también se conoce como puntuación estándar y es útil para identificar valores atípicos y anomalías en un conjunto de datos. En este artículo, hablaremos sobre la función SciPy Zscore en Python, que nos permite calcular la puntuación Z de un conjunto de datos. Veremos cómo funciona la función y cómo podemos utilizarla para nuestros propios datos.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es SciPy?
¿Cómo funciona la función Zscore en SciPy?
Cómo utilizar la función Zscore en Python
Ejemplo de código en Python con Zscore
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es SciPy?

SciPy es una biblioteca de Python utilizada para matemáticas, ciencia, ingeniería y computación científica. Proporciona una amplia variedad de algoritmos con funciones matemáticas, procesamiento de señales y de imágenes, estadísticas, optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, entre otros.

¿Cómo funciona la función Zscore en SciPy?

La función Zscore se utiliza para calcular la puntuación Z de un conjunto de datos. Para calcular el Z-score, primero se calcula la media y la desviación estándar del conjunto de datos. Luego, se resta cada punto de datos con la media y se divide por la desviación estándar. El resultado es la puntuación Z de cada punto de datos. La fórmula para calcular la puntuación Z es la siguiente:

Z = (x - μ) / σ

Donde:

Z: puntuación Z
x: punto de datos
μ: media del conjunto de datos
σ: desviación estándar del conjunto de datos

Cómo utilizar la función Zscore en Python

Para utilizar la función Zscore de SciPy en Python, primero debemos importarla de la biblioteca scipy.stats. Luego, podemos aplicarla a un conjunto de datos utilizando la sintaxis:

from scipy.stats import zscore zscores = zscore(datos)

Donde 'datos' es nuestro conjunto de datos y 'zscores' es la variable en la que se almacenarán los resultados. También podemos especificar el eje a lo largo del cual se debe calcular la puntuación Z. Por ejemplo, si tenemos una matriz de dos dimensiones, podemos especificar el eje a lo largo del cual se deben calcular las puntuaciones Z utilizando el siguiente código:

zscores = zscore(datos, axis=0)

Ejemplo de código en Python con Zscore

Veamos un ejemplo de cómo podemos utilizar la función Zscore en Python para calcular la puntuación Z de un conjunto de datos:

import numpy as np from scipy.stats import zscore


datos = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
zscores = zscore(datos)

print(zscores)

El código anterior nos dará los siguientes resultados:

[-1.41421356 -0.70710678 0. 0.70710678 1.41421356]

Conclusión

La función Zscore de SciPy es una herramienta útil para calcular la puntuación Z de un conjunto de datos, lo que ayuda a identificar valores atípicos y anomalías. En este artículo, discutimos la función y cómo se puede utilizar en Python. Con su facilidad de uso y la capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, SciPy es una biblioteca esencial para cualquier persona que trabaje con datos científicos. Pruebe la función Zscore en sus propios datos y aproveche las ventajas de esta herramienta útil.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la puntuación Z?

La puntuación Z es una medida de la ubicación de un valor en una distribución con respecto a su media y se utiliza para estandarizar y comparar diferentes conjuntos de datos.