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Graficos de los datos: Son aquellos que nos permiten mapear los datos y observarlos directamente y algunas de sus caracteristicas.
- Tipos de graficos son:
- Univariados:
- Histogramas
- Densidad
- Boxplot
- ECDF
- Multivariados
- Scatterplots
- Densidad
- Boxplot
- ECDF
- Univariados:
- Tipos de graficos son:
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Graficos del modelo
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Tipos de Graficos son:
- Curvas de Aprendizake
- Espacio de Parametros
Teoría
Qué aprenderás y qué es Estadística Inferencial
Valor esperado condicional
Muestras y poblaciones
Muestreo
Estimadores y parámetros
Casos paramétricos y no paramétricos
El espacio de parámetros
Estimación puntual
Estimación por intervalo
Tamaño muestral
Sesgo y varianza
Teoría no paramétrica
Estimación funcional: una sola variable
Estimación funcional: valor esperado condicional
Bootstrapping
Validación cruzada
Introducción a las pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
Simulación
Teorías formales
Instalación de R
Explorando datos simulados
Simulando estimadores puntuales
Simulando intervalos de confianza
Observando el comportamiento del tamaño muestral
Estimando distribuciones simuladas
Red neuronal vs. regresión lineal
Examinando el sesgo y la varianza
Haciendo un bootstrapping a un modelo
Hagamos la validación cruzada
Revisemos la potencia de una prueba
Proyecto
Estimación de parámetros con datos reales
Estimación por intervalo de parámetros con datos reales
Red neuronal de pronóstico con datos reales
Validación cruzada de nuestra red neuronal
Calculando el tamaño óptimo de la muestra
Contextualización de la red neuronal
Conclusiones
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El espacio de parámetros
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Preguntas 1
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Guía rápida para el graficado en R usando ggplot2
link: https://rstudio.com/wp-content/uploads/2016/12/ggplot2-cheatsheet-2.1-Spanish.pdf
El espacio de parametros nos permite entender mejor los conceptos y ver la convergencia.
Para llegar a conocer lo que es el espacio de parámetros primero hay que ver cúales son los tipos de gráficos para representar nuestros parámetros.
Tipos de gráficos:
Gráficos de los datos:
Son aquellos que nos permiten mapear los datos y observarlos directamente y algunas de sus características.
-
Univariados:
- Histogramas
- Densidad
- Boxplot
- ECDF
-
Multivariados
- Scatterplots: Nos permite tener en el eje x una variable continua y en el eje y otra variable continua.
- Densidad
- Boxplot
- ECDF
Graficos del modelo:
Nos van a permitir el comportamiento de los modelos.
- Curvas de Aprendizaje: en el eje x se representa la cantidad de repecitiones(ezfuerzo) que yo realizo sobre una tarea y en el eje vertical se representa el desempeño que se tiene sobre la tarea.
-
Espacio de Parametros: Es una representación mediante un plano cartesiano de los parámetros de un modelo, distintos espacios de parámetros:
- Caso normal: Se relaciona miu en el eje horizontal y a sigma 2 en el eje vertical.
- Caso distribución uniforme: aquí a y b representan el mínimo y el máximo poblacionales, tiene una región sombreada porque se parte de que b tiene que ser menor que a para que la distribución exista.
- Caso regresión lineal: Se realcionan Beta0 y Beta1
El espacio de parámetros nos permite entender mejor los conceptos y ver la convergencia.
Multivariados también son el PCA, ACC, nMDS
Gráficos de
los datos
Gráficos del
modelo
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