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Tengo los siguientes datos. ¿Es posible determinar si Italia tiene tanto problema de spam como España? país mes quejas de spam usuarios totales llamadas totales recibidas España Ene21. 10 10 100 España Feb21. 20 15 200 Italia Ene21 5 4 50 Italia Feb21 2 2 30 España mar21. 30 20 . . . Read more
Mi conjunto de datos tiene una columna de peso y una variable de interés var1, para la cual necesito formar un promedio ponderado de todas las filas que cumplan con var1=1 y var1=2. Desafortunadamente, necesito hacer esto en SQL, donde tengo conocimientos muy limitados. Para calcular el promedio ponderado de . . . Read more
Me gustaría ejecutar una bota de una media ponderada en un bucle for (no creo que pueda usar ‘apply’ porque se trata de una media ponderada). Solo necesitaría almacenar los errores estándar resultantes en un dataframe. Otro post proporcionó el código para calcular la media ponderada en una bota (https://stackoverflow.com/questions/46231261/bootstrap-weighted-mean-in-r) . . . Read more
Tengo una pregunta sobre la implementación de una media ponderada con bootstrap. Dependiendo de cómo esté estructurados mis datos, a veces quiero realizar un bootstrap por columnas y otras veces por filas. En otra publicación (https://stackoverflow.com/questions/46231261/bootstrap-weighted-mean-in-r), se proporcionó el siguiente código para realizar un bootstrap de la media ponderada por . . . Read more
Sabemos que la fórmula de la “media ponderada” es: Entonces, cuando uso numpy: a = np.array([1,2,3,4]) wts = np.array([1,2,3,4]) print(np.average(a, weights=wts)) Debería ser: np.sum([11, 22, 33, 44]) / 4 # 7.5 Pero ¿por qué obtengo 3.0?