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Conceptos de Chi-Cuadrado y P-Value Conceptos de Chi-Cuadrado y P-Value Profundicemos en los conceptos matemáticos del estadístico chi-cuadrado (χ²) y del valor p (p-value). Prueba de Chi-Cuadrado (χ²) La prueba de chi-cuadrado es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas. Esta prueba compara las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas bajo la hipótesis de que no existe ninguna relación entre las variables (hipótesis nula). Fórmula del Estadístico Chi-Cuadrado χ² = ∑ ( (O_i - E_i)² / E_i ) Donde: O_i es la frecuencia observada en la categoría i. E_i es la frecuencia esperada en la categoría i. ∑ es la suma de todas las categorías. Procedimiento de la Prueba Chi-Cuadrado Calcular las Frecuencias Esperadas : Bajo la hipótesis nula, se calcula la frecuencia esperada para cada combinación...

Comprendiendo las Curvas ROC y el Análisis de Rendimiento de Modelos de Clasificación El análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) es esencial para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación binaria. Este artículo desglosa el proceso, explicando desde la recolección de datos hasta la interpretación de las métricas. A continuación, presentamos una Paso 1: Preparación de los Datos Primero, imaginemos que tenemos un conjunto de datos con predicciones de probabilidades y las clases reales de los resultados. Supongamos que trabajamos con la predicción de diabetes en pacientes: Paciente Nivel de Glucosa Presión Arterial Clase (Diabetes) A 150 85 1 B 120 75 0 C 180 95 1 D 110 80 0 Clases: Las clases representan las categorías a predecir. Aquí, 1 indica presencia de diabetes y 0 ausencia. Probabilidades: Son las estimaciones que ...

  Introducción En el análisis de datos, la correcta partición y visualización de los datasets es crucial para obtener conclusiones precisas y valiosas. En este artículo, exploraremos diversas técnicas en R para particionar datasets, crear histogramas, scatterplots, boxplots, y ajustar curvas de regresión y suavizado. 1. Partición de Datasets La partición de datasets es una etapa fundamental en el proceso de machine learning. Permite dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para asegurar que nuestros modelos se entrenen y evalúen adecuadamente. Función para Particionar Datasets # Función para automatizar la partición de datasets partition_data <- function(data, target_column, train_ratio = 0.7, validate_ratio = NULL, seed = 123) {   # Establecer la semilla para reproducibilidad   set.seed(seed)      # Crear partición de entrenamiento   training_ids <- createDataPartition(data[[target_column]], p = train_ratio, list = FA...

La partición de datasets es un paso crucial en cualquier proyecto de machine learning. Para facilitar esta tarea, he creado una función en R que permite automatizar la partición, dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. A continuación, te explicaré cómo funciona esta función y cómo puedes utilizarla en tus propios proyectos. Introducción La preparación de los datos es un paso fundamental para el éxito en machine learning. Dividir el dataset en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba asegura que nuestros modelos se entrenen y se evalúen adecuadamente. En este post, te presentaré una función en R que simplifica este proceso. La Función partition_data La función partition_data permite dividir tu dataset de manera eficiente. Los parámetros que puedes especificar incluyen el nombre de la columna objetivo, el porcentaje de datos para la partición de entrenamiento, y opcionalmente, la partición para validación y prueba. # Función para automatizar la pa...

El sistema Perimeter (conocido en Occidente como "Dead Hand") es un mecanismo automatizado desarrollado por la Unión Soviética durante la Guerra Fría para garantizar la capacidad de represalia nuclear incluso si el liderazgo central de Rusia quedaba incapacitado o destruido en un primer ataque enemigo. Este sistema sigue siendo parte del arsenal estratégico de Rusia. Aquí tienes los puntos clave sobre cómo funciona y en qué consiste: Funcionamiento básico 1. Propósito principal: Asegurar que un ataque nuclear devastador contra Rusia no deje al país sin capacidad de respuesta, creando un mecanismo de disuasión total. 2. Automatización parcial: El sistema opera con cierta autonomía, aunque requiere configuraciones iniciales y autorización previa de las autoridades militares rusas. Una vez activado, Perimeter puede lanzar un contraataque nuclear sin intervención humana directa. 3. Sensores avanzados: Perimeter está conectado a una red de sensores que monitorean indicadores clave...