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El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un proceso que resume las características de un conjunto de datos utilizando métodos visuales para descubrir patrones, detectar anomalías e informar la limpieza de datos, la selección de modelos y el análisis mediante herramientas como Python, R y Tableau.
La inferencia causal es un enfoque metodológico utilizado para determinar las relaciones de causa y efecto entre variables, crucial en las ciencias para comprender mecanismos causales más allá de las correlaciones y enfrentar desafíos como las variables de confusión.
El modelado predictivo es un proceso sofisticado en la ciencia de datos y la estadística que pronostica resultados futuros analizando patrones de datos históricos. Utiliza técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos que predicen tendencias y comportamientos en sectores como finanzas, salud y marketing.
El R-cuadrado ajustado es una medida estadística utilizada para evaluar la bondad de ajuste de un modelo de regresión, teniendo en cuenta el número de predictores para evitar el sobreajuste y proporcionar una evaluación más precisa del rendimiento del modelo.
La regresión lineal es una técnica analítica fundamental en estadística y aprendizaje automático, que modela la relación entre variables dependientes e independientes. Reconocida por su simplicidad e interpretabilidad, es esencial para el análisis predictivo y la modelización de datos.
La regresión logística es un método estadístico y de aprendizaje automático utilizado para predecir resultados binarios a partir de datos. Estima la probabilidad de que ocurra un evento en función de una o más variables independientes, y se aplica ampliamente en salud, finanzas, marketing e inteligencia artificial.
