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El análisis estadístico 
El análisis estadístico es un conjunto de procesos logicos y matematicos que incluyen diversas                           
actividades como: recolección, organización, resumen, presentación de datos, análisis, y                   
comienza con la identificación de la población o proceso a estudiar. 
 
La población representa el conjunto de individuos que deseamos estudiar y generalmente suele                         
ser inaccesible. Es, en definitiva, un colectivo homogéneo que reúne unas características                       
determinadas. La muestra es un subconjunto accesible y limitado de la población, sobre el que                             
realizamos las mediciones o el experimento con la idea de obtener conclusiones o inferencias                           
generalizables a la población. 
 
 
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El análisis estadístico puede dividirse en: estadística descriptiva y estadística inferencial. 
La estadística descriptiva analiza y describe a una población en base a sus datos agregados, en                               
tanto la estadística inferencial establece conclusiones, suposiciones o juicios anticipados que                     
deben demostrarse en base a experimentos o pruebas. 
 
La estadística descriptiva analiza los datos agregados de la población y los muestra de una                             
manera gráfica o numérica. Cuando los datos de la muestra poblacional son de tipo numérico                             
continuo se emplea la media o desviación estándar para el análisis de agregados, en tanto en los                                 
casos que los datos sean de tipo categoría se emplean los valores de frecuencias y/o                             
porcentajes. 
 
 
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De otro lado para realizar inferencias sobre la población la estadística emplea patrones sobre los                             
datos muestrales, tomando en consideración también la aleatoriedad.  
Una inferencia o hipótesis es una conclusión o juicio anticipada que debe ser demostrada y que                               
está basada en hechos, proposiciones o principios generales o particulares sobre los datos.  
Toda inferencia se enuncia a través de hipótesis. Las pruebas de hipótesis en palabras simples                             
consisten en responder si/no a preguntas específicas sobre los datos. Las inferencias o hipótesis                           
pueden convertirse en pronósticos o predicciones. Este análisis puede también incluir                     
extrapolación para replicar las conclusiones a otros ámbitos y obtener nuevas conclusiones, o                         
interpolación de series de tiempo o datos espaciales y también procesos de minería de datos. 
 
 
   
 
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Procedimientos y pruebas estadísticas 
Algunas de las pruebas estadísticas más usadas en Analítica Predictiva son: 
- Análisis Varianza (ANOVA): Estos modelos son usados para analizar las diferencias entre                       
grupos de medias y la varianza entre los grupos. 
- Prueba de Chi Cuadrado: sirve para someter a prueba hipótesis referidas a distribuciones                         
de frecuencias. Esta prueba contrasta frecuencias observadas con las frecuencias                   
esperadas de acuerdo con la hipótesis nula.  
- Coeficiente de correlación Pearson: medida del grado de dependencia lineal entre dos                       
variables 
- Coeficiente de correlacion - rango de Spearman: medida de la dependencia estadística                       
entre 2 variables. 
- Análisis de Factores: Describe la varianza entre variables observadas y correlacionadas y                       
variables no observadas. 
- Desviación ponderada de la media al cuadrado: medida de bondad del ajuste 
- Análisis de regresión: estimación de la relación existente entre variables. 
- T de Student: medida de la diferencia significativa entre 2 grupos de datos. 
- Análisis de series de tiempo: análisis de la secuencia de datos medidos en intervalos de                             
tiempos sucesivos. 
- K vecinos más cercanos (k nearest-neighbor): es un método no paramétrico para                       
clasificación y regresión, que predice los valores de los objetos o las categorías de los                             
elementos basadas en las k muestras de entrenamiento más cercanas. 
- Clasificador Naive Bayes: clasificador probabilístico simple basado en la aplicación del                     
teorema de Bayes con fuerte suposiciones independientes. 
- Support vector machines: modelo de aprendizaje supervisado con algoritmos asociados                   
que analizan datos y reconocen parámetros y que son usados para análisis de regresión y                             
clasificación. 
- El clasificador mayoritario: toma datos no anómalos y los incorpora dentro de sus                         
cálculos. Esto hace que los resultados del modelo de predicción sean lo mas validos                           
posibles. 
- Regresión logística: técnica mediante la cual valores desconocidos de una variable                     
discreta pueden predecirse basados en valores conocidos de una o más variables discretas                         
o continuas. 
- Modelamiento UpLift: modela el cambio en la probabilidad causada por el desarrollo de                         
una acción. 
 
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Análisis Estadístico en la Analítica Predictiva

  • 1.   Pedro Enrique Chávez Farfan pedro.chavez@addkw.org LPI Director Limitless Power of Information Business Analytics Society https://addkw.com/ El análisis estadístico  El análisis estadístico es un conjunto de procesos logicos y matematicos que incluyen diversas                            actividades como: recolección, organización, resumen, presentación de datos, análisis, y                    comienza con la identificación de la población o proceso a estudiar.    La población representa el conjunto de individuos que deseamos estudiar y generalmente suele                          ser inaccesible. Es, en definitiva, un colectivo homogéneo que reúne unas características                        determinadas. La muestra es un subconjunto accesible y limitado de la población, sobre el que                              realizamos las mediciones o el experimento con la idea de obtener conclusiones o inferencias                            generalizables a la población.   
  • 2.   Pedro Enrique Chávez Farfan pedro.chavez@addkw.org LPI Director Limitless Power of Information Business Analytics Society https://addkw.com/   El análisis estadístico puede dividirse en: estadística descriptiva y estadística inferencial.  La estadística descriptiva analiza y describe a una población en base a sus datos agregados, en                                tanto la estadística inferencial establece conclusiones, suposiciones o juicios anticipados que                      deben demostrarse en base a experimentos o pruebas.    La estadística descriptiva analiza los datos agregados de la población y los muestra de una                              manera gráfica o numérica. Cuando los datos de la muestra poblacional son de tipo numérico                              continuo se emplea la media o desviación estándar para el análisis de agregados, en tanto en los                                  casos que los datos sean de tipo categoría se emplean los valores de frecuencias y/o                              porcentajes.   
  • 3.   Pedro Enrique Chávez Farfan pedro.chavez@addkw.org LPI Director Limitless Power of Information Business Analytics Society https://addkw.com/ De otro lado para realizar inferencias sobre la población la estadística emplea patrones sobre los                              datos muestrales, tomando en consideración también la aleatoriedad.   Una inferencia o hipótesis es una conclusión o juicio anticipada que debe ser demostrada y que                                está basada en hechos, proposiciones o principios generales o particulares sobre los datos.   Toda inferencia se enuncia a través de hipótesis. Las pruebas de hipótesis en palabras simples                              consisten en responder si/no a preguntas específicas sobre los datos. Las inferencias o hipótesis                            pueden convertirse en pronósticos o predicciones. Este análisis puede también incluir                      extrapolación para replicar las conclusiones a otros ámbitos y obtener nuevas conclusiones, o                          interpolación de series de tiempo o datos espaciales y también procesos de minería de datos.         
  • 4.   Pedro Enrique Chávez Farfan pedro.chavez@addkw.org LPI Director Limitless Power of Information Business Analytics Society https://addkw.com/ Procedimientos y pruebas estadísticas  Algunas de las pruebas estadísticas más usadas en Analítica Predictiva son:  - Análisis Varianza (ANOVA): Estos modelos son usados para analizar las diferencias entre                        grupos de medias y la varianza entre los grupos.  - Prueba de Chi Cuadrado: sirve para someter a prueba hipótesis referidas a distribuciones                          de frecuencias. Esta prueba contrasta frecuencias observadas con las frecuencias                    esperadas de acuerdo con la hipótesis nula.   - Coeficiente de correlación Pearson: medida del grado de dependencia lineal entre dos                        variables  - Coeficiente de correlacion - rango de Spearman: medida de la dependencia estadística                        entre 2 variables.  - Análisis de Factores: Describe la varianza entre variables observadas y correlacionadas y                        variables no observadas.  - Desviación ponderada de la media al cuadrado: medida de bondad del ajuste  - Análisis de regresión: estimación de la relación existente entre variables.  - T de Student: medida de la diferencia significativa entre 2 grupos de datos.  - Análisis de series de tiempo: análisis de la secuencia de datos medidos en intervalos de                              tiempos sucesivos.  - K vecinos más cercanos (k nearest-neighbor): es un método no paramétrico para                        clasificación y regresión, que predice los valores de los objetos o las categorías de los                              elementos basadas en las k muestras de entrenamiento más cercanas.  - Clasificador Naive Bayes: clasificador probabilístico simple basado en la aplicación del                      teorema de Bayes con fuerte suposiciones independientes.  - Support vector machines: modelo de aprendizaje supervisado con algoritmos asociados                    que analizan datos y reconocen parámetros y que son usados para análisis de regresión y                              clasificación.  - El clasificador mayoritario: toma datos no anómalos y los incorpora dentro de sus                          cálculos. Esto hace que los resultados del modelo de predicción sean lo mas validos                            posibles.  - Regresión logística: técnica mediante la cual valores desconocidos de una variable                      discreta pueden predecirse basados en valores conocidos de una o más variables discretas                          o continuas.  - Modelamiento UpLift: modela el cambio en la probabilidad causada por el desarrollo de                          una acción. 
  • 5.   Pedro Enrique Chávez Farfan pedro.chavez@addkw.org LPI Director Limitless Power of Information Business Analytics Society https://addkw.com/