Estadística Flashcards

Question

¿Qué técnica es supervisada?

Answer 1

Árbol de decisión ## Footnote Requiere un conjunto de datos etiquetados para entrenar el modelo.

Answer 2

Regresión lineal ## Footnote Utiliza la relación lineal entre variables para hacer predicciones.

Answer 3

Demasiado ajuste a los datos de entrenamiento ## Footnote El modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y falla en generalizar.

Answer 4

Proporción de varianza explicada ## Footnote Indica qué tan bien se ajusta el modelo a los datos observados.

Answer 5

Independencia de errores ## Footnote Los errores de predicción deben ser independientes entre sí.

Answer 6

Dato que se desvía considerablemente ## Footnote Puede influir significativamente en el resultado de un análisis estadístico.

Answer 7

Describir patrones y relaciones ## Footnote El análisis exploratorio de datos busca identificar tendencias y patrones en los datos antes de aplicar modelos estadísticos.

Answer 8

Diagrama de dispersión ## Footnote Un diagrama de dispersión es útil para observar la correlación y la relación entre dos variables cuantitativas.

Answer 9

Fácil interpretación ## Footnote Los árboles de decisión son intuitivos y permiten a los usuarios comprender cómo se toman las decisiones basadas en los datos.

Answer 10

Clasificación automática ## Footnote El agrupamiento organiza los datos en grupos donde los elementos dentro de un grupo son más similares entre sí que a los de otros grupos.

Answer 11

Árbol de decisión ## Footnote Los árboles de decisión son modelos supervisados que utilizan datos etiquetados para hacer predicciones.

Answer 12

Regresión lineal ## Footnote La regresión lineal es una técnica estadística que modela la relación entre una variable dependiente continua y una o más variables independientes.

Answer 13

Demasiado ajuste a los datos de entrenamiento ## Footnote El overfitting ocurre cuando un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido en lugar de patrones generalizables.

Answer 14

Proporción de varianza explicada ## Footnote El R-cuadrado indica cuánta variabilidad en la variable dependiente se puede explicar a través de la variable independiente en un modelo de regresión.

Answer 15

Independencia de errores ## Footnote La independencia de errores implica que los errores de predicción no deben estar correlacionados entre sí.

Answer 16

Dato que se desvía considerablemente ## Footnote Un valor atípico es un dato que se encuentra muy alejado del resto de los datos y puede influir en los resultados de un análisis estadístico.

Answer 17

Describir patrones y relaciones ## Footnote El análisis exploratorio de datos se centra en identificar patrones y relaciones en los datos antes de aplicar modelos estadísticos formales.

Answer 18

Diagrama de dispersión ## Footnote Los diagramas de dispersión son útiles para observar la correlación entre dos variables y detectar tendencias.

Answer 19

Fácil interpretación ## Footnote Los árboles de decisión son intuitivos y permiten una fácil comprensión de las decisiones que se toman en el modelo.

Answer 20

Clasificación automática ## Footnote El agrupamiento permite organizar datos en grupos basados en similitudes sin necesidad de etiquetas predefinidas.

Answer 21

Árbol de decisión ## Footnote Los árboles de decisión son un método de aprendizaje supervisado donde se entrena el modelo con datos etiquetados.

Answer 22

Regresión lineal ## Footnote La regresión lineal se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente continua y una o más variables independientes.

Answer 23

Demasiado ajuste a los datos de entrenamiento ## Footnote El overfitting ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización.

Answer 24

Proporción de varianza explicada ## Footnote El R-cuadrado indica qué tan bien los datos se ajustan al modelo de regresión, representando la varianza explicada por el modelo.

Answer 25

Independencia de errores ## Footnote La independencia de errores es un supuesto fundamental que establece que los errores de predicción no deben estar correlacionados.

Answer 26

Dato que se desvía considerablemente ## Footnote Los valores atípicos son observaciones que se encuentran significativamente alejadas de otras en el conjunto de datos, pudiendo influir en los resultados del análisis.

Estadística Flashcards

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