https://github.com/bautipelossi/mydatalab
This library for Phyton is the final assignment in the "Data Science III" course of the Data Science Career at Universidad Nacional del Litoral
https://github.com/bautipelossi/mydatalab
data-science statistics
Last synced: 3 months ago
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This library for Phyton is the final assignment in the "Data Science III" course of the Data Science Career at Universidad Nacional del Litoral
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/bautipelossi/mydatalab
- Owner: bautipelossi
- License: gpl-3.0
- Created: 2024-06-03T18:03:11.000Z (about 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-06-27T00:48:06.000Z (about 2 years ago)
- Last Synced: 2025-01-20T20:38:41.394Z (over 1 year ago)
- Topics: data-science, statistics
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 153 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
## About(Spanish)
MyDataLab es un proyecto final de la cátedra "Ciencia de Datos III" de la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional del Litoral (Santa Fe, Argentina).
Autores: Bautista Pelossi y Franco Vismara
## Descripción
Esta librería proporciona funciones simples para realizar Regresión Lineal Simple y Múltiple, Regresión Logística, Test de Bondad para Estadístico Chi-cuadrado y generar histogramas.
## Características
- Clase ResumenNumerico: Procede a realizar resumen numérico con principales estadísticos (media, mediana, desvío estandar y maximo y minimo)
- Clase ResumenGrafico: Consta de tres posibles resumenes gráficos ampliamente utilizados en estadística: el histograma, los nucleos Kernel y QQ-Plot
- Clase Regresion: Ajusta el modelo de regresión, ya sea lineal (simple o múltiple) o logístico.
- Clase RegresionLinealSimple: Predice un valor de respuesta ante un nuevo valor de la variable explicativa
mediante el modelo de regresion lineal simple ajustado en la clase Regresión.
- Clase RegresionLinealMultiple: Predice un valor de respuesta ante un nuevo vector de las variables explicativas
mediante el modelo de regresion lineal múltiple ajustado en la clase Regresión.
- Clase RegresionLogistica: Predice un valor de respuesta ante un nuevo valor de la variable explicativa
mediante el modelo de regresion logístico ajustado en la clase Regresión.
- Clase Cualitativas: Test de bondad para estadístico Chi-Cuadrado
## Instalación
1. Clonar este repositorio:
2. Ejecutar el archivo mydatalab.py
## About (English)
MyDataLab is a final project for the "Data Science III" course at the Universidad Nacional del Litoral (Santa Fe, Argentina).
Authors: Bautista Pelossi and Franco Vismara
## Description
This library provides simple functions to perform Simple and Multiple Linear Regression, Logistic Regression, Chi-Square Goodness-of-Fit Test, and generate histograms.
Features
- Class ResumenNumerico: Performs a numeric summary with key statistics (mean, median, standard deviation, maximum, and minimum).
- Class ResumenGrafico: Includes three widely used graphical summaries in statistics: histogram, kernel density estimation, and QQ-Plot.
- Class Regresion: Fits regression models, whether linear (simple or multiple) or logistic.
- Class RegresionLinealSimple: Predicts a response value for a new explanatory variable using the simple linear regression model fitted in the Regresion Class.
- Class RegresionLinealMultiple: Predicts a response value for a new vector of explanatory variables using the multiple linear regression model fitted in the Regresion Class.
- Class RegresionLogistica: Predicts a response value for a new explanatory variable using the logistic regression model fitted in the Regresion Class.
- Class Cualitativas: Goodness-of-fit test for Chi-Square statistic.
## Installation
1. Clone this repository:
2. Run the mydatalab.py file