Estatística descritiva
descrever, correlação, discretizar e contar valores — e a média que mente com a cauda.
descrever responde as perguntas de sempre de uma vez — contagem, média, desvio, mínimo, quartis, máximo — por coluna numérica. É o primeiro número a olhar depois do perfil.
dataforge
adopt Arcane.Quadro as Q
salarios := Q.de_colunas({"salario": [2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 50000]})
out salarios.descrever().texto()
// A media diz 10.166; a mediana, 2.250. Um salario puxa a media para cima.
assert mean(salarios.coluna("salario")) bigger 10000
assert median(salarios.coluna("salario")) is 2250dataforge
adopt Arcane.Quadro as Q
q := Q.de_vaults([
{"horas": 1, "nota": 5}, {"horas": 2, "nota": 6},
{"horas": 3, "nota": 7}, {"horas": 4, "nota": 9}])
c := q.correlacao()
out c.texto()
faixas := Q.de_colunas({"idade": [15, 22, 37, 41, 68]}).discretizar("idade", 3)
out faixas.texto()
cores := Q.de_colunas({"cor": ["azul", "verde", "azul", "azul"]}).contar_valores("cor")
out cores.texto()Correlação não é causa: horas de estudo e nota andam juntas aqui, e isso não diz qual puxa qual — nem se um terceiro fator puxa as duas.