Taller 1_Estadística aplicada
Nombre 1: Mateo Soto Londoño
Nombre 2: Karen Ninco Losada
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Contesta de forma explícita a las siguientes preguntas, mediante bloques de texto, haciendo énfasis en un análisis profundo y detallado.
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Con la información de las variables teniendo en cuenta que el total de datos son 25.660 y dice que cada variable tiene 25.660 datos no nulos, por el momento no es necesito imputar, sin embargo, seguiremos revisando cada variable.
Tabla- Tipos de Variables
Cambiamos las variables tipo 'object' por 'Category' según el análisis en la tabla- Tipos de Variables
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Cambiamos las variables 'rooms', 'bedrooms' y 'bathrooms' de tipo 'float' por 'int' según el análisis en la tabla- Tipos de Variables
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Análisis univariado
Variables Cualitativas
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Variables Cuantitativas
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El gráfico muestra la distribución de los precios de las propiedades en Argentina y Colombia, con un rango limitado para evitar sesgos por valores extremos.
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El atributo con mayor variabilidad entre países es “price_USD”, ya que tiene la mayor desviación estándar tanto en Argentina como en Colombia.
en qué país está la propiedad con el mayor valor de metro cuadrado y cual es el valor
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La propiedad con el mayor valor por metro cuadrado está en Colombia, y el valor es 63,297.6 USD/m².
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En todas las variables encontramos valores atípicos, sin embargo, esto corresponde a las variables naturales del fenómeno, no a errores. Por lo cual no deben eliminarse de la muestra.
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A partir de 20 m2, cada m2 sube 2803.86 USD. Una superficie menor a 20 m2 tendería un valor negativo.
Este modelo explica el 66% de la varianza de los datos. Además de eso encontramos una correlación positiva entre la superficie total y el precio de las propiedades.
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La Asimetría es positiva ya que tiene un valor superior a cero. La cola más larga a la derecha
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La Curtosis es superior a cero, por lo cual es leptocúrtica. Los datos están concentrados en la media, siendo una curva muy apuntada
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Es falso, No existe relación entre el precio por metro cuadrado y los baños, ya que apenas alcanza a explicar el 0,06 de la varianza de los datos
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