Code-Sprint/Estadistica-3

Fase 3 — Análisis Estadístico (Adicciones ↔ Violencia)

Este módulo ejecuta un análisis estadístico integral que estudia la relación entre actividad de juego, prohibiciones, consumo y condenas en el contexto social y económico de las adicciones y la violencia.

Ejecución

Ejecutar el script principal:

python3 analisis.py

Requisitos

• Python 3.10 o superior
• PostgreSQL (base de datos: adicciones)
• Librerías principales:
  • pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • sqlalchemy
  • scikit-learn
  • statsmodels
  • openai (para conclusiones automáticas GPT-4o)

Instalación rápida:

pip install -r requirements.txt

Descripción General

El proceso realiza:

1. Carga y limpieza de datos desde PostgreSQL.
2. Normalización y agregación anual de métricas clave.
3. Análisis descriptivo ampliado, incluyendo asimetría, curtosis, variaciones YoY, CAGR y medias móviles.
4. Modelado estadístico avanzado mediante OLS, WLS, RLM, PCA y análisis de multicolinealidad (VIF).
5. Evaluación de correlaciones (Pearson, Spearman, Kendall y parciales).
6. Generación automática de gráficos y reportes HTML con análisis interpretativo y conclusión redactada por GPT-4o.

Salida final: /salidas/reporte_estadistico.html — Reporte interactivo con tablas, gráficos y conclusiones.