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Una publicación etiquetados con "scipy"

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· 2 min de lectura
Darvin Cotrina
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

Muestreo aleatorio

np.random.random(10)
np.random.randint(0, 100, 10)
colors = ['red', 'blue', 'green']
np.random.choice(colors, 10)

Con reemplazo​

np.random.choice(colors, 10, replace=True)

Distribucion normal

parametros: μ\mu media, σ\sigma desviacion estandar y nn tamaño de la muestra

np.random.normal(0, 1, 10)
stats.norm.rvs(0, 1, 10)

Distribucion uniforme

parametros: aa minimo, bb maximo y nn tamaño de la muestra

np.random.uniform(0, 1, 10)
stats.uniform.rvs(0, 1, 10)

Distribucion binomial

parametros: nn numero de ensayos, pp probabilidad de exito y nn tamaño de la muestra

np.random.binomial(10, 0.5, 10)
stats.binom.rvs(10, 0.5, 10)

Distribucion poisson

parametros: λ\lambda tasa de ocurrencia y nn tamaño de la muestra

np.random.poisson(10, 10)
stats.poisson.rvs(10, 10)

Distribucion exponencial

parametros: λ\lambda tasa de ocurrencia y nn tamaño de la muestra

np.random.exponential(10, 10)
stats.expon.rvs(10, 10)

Muestreo estratificado

df = pd.DataFrame({
    'sexo': np.random.choice(['M', 'F'], 100),
    'edad': np.random.randint(18, 65, 100),
    'estado_civil': np.random.choice(['S', 'C', 'D', 'V'], 100),
    'ingreso': np.random.randint(1000, 10000, 100)
})

df.groupby('sexo').apply(lambda x: x.sample(10))

Muestreo sistematico

df = pd.DataFrame({
    'sexo': np.random.choice(['M', 'F'], 100),
    'edad': np.random.randint(18, 65, 100),
    'estado_civil': np.random.choice(['S', 'C', 'D', 'V'], 100),
    'ingreso': np.random.randint(1000, 10000, 100)
})

df.iloc[::10] # selecciona cada 10 filas