Cuándo utilizar un índice agrupado
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La frecuencia (f) de un valor concreto es el número de veces que el valor aparece en los datos. La distribución de una variable es el patrón de frecuencias, es decir, el conjunto de todos los valores posibles y las frecuencias asociadas a estos valores. Las distribuciones de frecuencias se representan en forma de tablas o gráficos de frecuencias.
Las distribuciones de frecuencias pueden mostrar el número real de observaciones que caen en cada rango o el porcentaje de observaciones. En este último caso, la distribución se denomina distribución de frecuencias relativas.
Esta tabla muestra los resultados de la tabla de frecuencias para el número de coches registrados en cada hogar. La información se agrupa por Número de coches (x) (que aparece como encabezado de fila), Frecuencia (f) (que aparece como encabezado de columna).
Una tabla de distribución de frecuencias acumuladas es una tabla más detallada. Su aspecto es casi el mismo que el de una tabla de distribución de frecuencias, pero se han añadido columnas que dan la frecuencia acumulada y el porcentaje acumulado de los resultados.
Calculadora de tablas de frecuencias agrupadas
Para la mayor parte del trabajo que se realiza en este libro, se utilizará un histograma para mostrar los datos. Una de las ventajas de un histograma es que puede mostrar fácilmente grandes conjuntos de datos. Una regla general es utilizar un histograma cuando el conjunto de datos consta de 100 valores o más.
Un histograma consiste en cuadros contiguos (adyacentes). Tiene un eje horizontal y un eje vertical. El eje horizontal está etiquetado con lo que representan los datos (por ejemplo, la distancia de su casa a la escuela). El eje vertical está etiquetado como frecuencia o frecuencia relativa (o porcentaje de frecuencia o probabilidad). El gráfico tendrá la misma forma con cualquiera de las dos etiquetas. El histograma (al igual que el stemplot) puede dar la forma de los datos, el centro y la dispersión de los datos.
La frecuencia relativa es igual a la frecuencia de un valor observado de los datos dividida por el número total de valores de datos en la muestra. (Recuerde que la frecuencia se define como el número de veces que ocurre una respuesta):
Por ejemplo, si tres alumnos de la clase de inglés del Sr. Ahab, de 40 alumnos, recibieron del 90% al 100%, entonces, <!-<newline count=»1″/>->f = 3, n = 40, y RF = = 0,075. El 7,5% de los estudiantes recibió del 90 al 100%. El 90-100% son medidas cuantitativas.
Índice agrupado o no agrupado
Este artículo le ayuda a decidir cuándo y cómo realizar el mantenimiento de los índices. Trata conceptos como la fragmentación del índice y la densidad de páginas, y su impacto en el rendimiento de las consultas y el consumo de recursos. Describe los métodos de mantenimiento de índices, la reorganización de un índice y la reconstrucción de un índice, y sugiere una estrategia de mantenimiento de índices que equilibre las posibles mejoras de rendimiento con el consumo de recursos necesario para el mantenimiento.
La información de este artículo no se aplica a un grupo de SQL dedicado en Azure Synapse Analytics. Para obtener información sobre el mantenimiento de índices para un grupo de SQL dedicado en Azure Synapse Analytics, consulte Indexación de tablas de grupos de SQL dedicados en Azure Synapse Analytics.
La fragmentación se define de forma diferente para los índices rowstore y columnstore. Para los índices rowstore, sys.dm_db_index_physical_stats() permite determinar la fragmentación y la densidad de páginas en un índice específico, en todos los índices de una tabla o vista indexada, en todos los índices de una base de datos o en todos los índices de todas las bases de datos. Para los índices particionados, sys.dm_db_index_physical_stats() proporciona esta información para cada partición.
Crear índice no agrupado incluye
El objetivo del análisis de conglomerados (también conocido como clasificación) es construir grupos (o clases o conglomerados) garantizando la siguiente propiedad: dentro de un grupo, las observaciones deben ser lo más similares posible (similitud intraclúster), mientras que las observaciones que pertenecen a grupos diferentes deben ser lo más diferentes posible (similitud interclúster).
La primera se utiliza generalmente cuando el número de clases está fijado de antemano, mientras que la segunda se utiliza generalmente para un número desconocido de clases y ayuda a determinar este número óptimo. Por esta razón, k-means se considera una técnica supervisada, mientras que el clustering jerárquico se considera una técnica no supervisada porque la estimación del número de clusters forma parte del algoritmo. Vea más métodos de clustering en este artículo.
Los algoritmos de clustering utilizan la distancia para separar las observaciones en diferentes grupos. Por lo tanto, antes de entrar en la presentación de los dos métodos de clasificación, se presenta un ejercicio recordatorio sobre cómo calcular las distancias entre los puntos.
