Clase 13 de 22 • Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial
Contenido del curso
Estadística Inferencial para Ciencia de Datos e IA
Componentes Básicos de la Estadística
Distribución Normal: Conceptos y Ejemplos Prácticos
Tipos de Muestreo y Teorema del Límite Central
Funciones de muestra en Python: aleatorio y sistemático
Muestreo Estratificado: Creación y Aplicación en Python
Quiz: Estadística inferencial para analítica
Cálculo de la Media Muestral y Conceptos de Estadística Básica
Diferencias entre varianza y desviación estándar muestral y poblacional
Varianza y Desviación Estándar Automatizadas en Python
Intervalos de Confianza en Estadística y Ciencia de Datos
Cálculo de Intervalos de Confianza paso a paso
Cálculo y visualización de intervalos de confianza en Python
Quiz: Estadísticos y cálculos
Pruebas de Hipótesis en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Pruebas de Hipótesis: Test-Student, Pearson y ANOVA
Errores Tipo I y II en Pruebas de Hipótesis
Pruebas de Hipótesis con Python: Distribución t de Student
Análisis de Correlación y ANOVA en Python
Técnica de Bootstrapping para Muestras Pequeñas
Bootstrapping y Remuestreo en Python: Automatización Práctica
Validación Cruzada en Modelos de Inteligencia Artificial
Automatización de Validación Cruzada en Python para Modelos Predictivos
Quiz: Hipótesis y validación
Las pruebas de hipótesis, o pruebas de significación, son un método estadístico crucial que determinan si hay una diferencia significativa entre el tamaño de una muestra y un parámetro general. Este proceso nos permite validar teorías o hipótesis contrastando los resultados esperados con la realidad. Por ejemplo, podríamos preguntarnos si las personas viven más en ciudades frías que en las cálidas; esto nos lleva a analizar nuestra hipótesis nula y alternativa con base en los datos.
La hipótesis nula (H0) representa la teoría más normalizada y esperada. Por ejemplo, en un estudio de ventas de cerveza durante todo el año, una hipótesis nula afirmaría que no hay variaciones significativas en las ventas debido a la estación. Por otro lado, la hipótesis alternativa (H1) desafía esta suposición. Si en nuestro caso las ventas de cerveza aumentan considerablemente durante el verano, nuestra H1 sería que el calor influye positivamente en las ventas.
El nivel de significancia es crucial para determinar la certeza con la que queremos evaluar las diferencias entre distribuciones. Proclamamos un estudio significativo si, por ejemplo, al 99% de seguridad hallamos una diferencia relevante. Sin embargo, una diferencia al 68% de certidumbre podría no motivar ninguna acción, según las reglas de decisión adoptadas. Este margen de significancia nos indica qué tan robusta es la evidencia contra la hipótesis nula.
Seleccionar un estadístico adecuado es fundamental para el análisis; este debe alinear con el tipo de datos y la distribución que se estudia. Después, establecemos una regla de decisión, que dicta la acción a tomar ante una diferencia significativa. Por ejemplo, si al 99% de seguridad se detecta un impacto en las ventas por el clima, una empresa podría adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia.
Finalmente, al validar si existe una diferencia mediante la prueba de hipótesis, es crítico decidir sobre los próximos pasos. En el análisis de datos, este proceso guía las decisiones estratégicas y de negocio. Por ejemplo, si se confirma que en verano las ventas de cerveza son mayores, la empresa podría planear aumentar su publicidad antes de la temporada calurosa, posicionándose mejor en el mercado.
Las pruebas de hipótesis son herramientas poderosas que permiten dirigir inteligentemente las acciones en múltiples áreas, impulsando cambios estratégicos fundados en la evidencia obtenida del análisis de datos. Te animamos a seguir perfeccionando tus habilidades en esta temática y aplicar estos conocimientos en situaciones prácticas.
