Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Método de la mediana absoluta
Estadística robusta calculada como la mediana de las desviaciones absolutas con respecto a la mediana, utilizada para medir la dispersión siendo resistente a los valores extremos.
Estimador M-estimador
Clase de estimadores robustos obtenidos al minimizar una función de pérdida modificada que reduce la influencia de las observaciones aberrantes en la estimación paramétrica.
Media truncada
Media calculada después de retirar un porcentaje especificado de valores extremos en ambos extremos de la distribución, ofreciendo una medida de tendencia central robusta.
Cuantil robusto
Medida de posición calculada por interpolación lineal o método de Harrell-Davis, proporcionando una estimación estable de los cuantiles incluso en presencia de contaminación de datos.
Distancia de Mahalanobis robusta
Medida multivariada de distancia que utiliza estimaciones robustas de la media y la covarianza, permitiendo detectar anomalías en espacios de alta dimensión.
Estimador S
Estimador de escala robusto basado en la mediana de desviaciones absolutas ponderadas por una función de puntuación, ofreciendo un compromiso óptimo entre eficiencia y robustez.
Función de influencia
Herramienta matemática que mide el impacto de una contaminación infinitesimal sobre un estimador, permitiendo cuantificar y comparar la robustez de diferentes métodos estadísticos.
M-estimador descendente
Variante de los M-estimadores cuya función de peso se vuelve nula más allá de un cierto umbral, eliminando completamente la influencia de las observaciones extremas en el cálculo.
MM-estimador
Estimador robusto que combina un M-estimador de alta ruptura con un M-estimador de alta eficiencia, optimizando simultáneamente la robustez y la precisión estadística.
Tau-estimador
Estimador de escala de alta ruptura y alta eficiencia que utiliza una combinación ponderada de estimadores S y M, particularmente adaptado para distribuciones asimétricas.
R-estimador
Clase de estimadores robustos basados en los rangos de las observaciones en lugar de sus valores absolutos, ofreciendo invarianza a transformaciones monótonas y resistencia natural a valores atípicos.
Mediana de la desviación absoluta ponderada
Variante de la MAD que incorpora pesos basados en la distancia de las observaciones al centro, mejorando la detección de anomalías en datos heterogéneos.
Detección de valores atípicos basada en profundidad
Enfoque robusto que identifica anomalías como puntos con menor profundidad estadística en la nube de datos, midiendo su posición central relativa.
Identificador de Hampel
Método de detección de anomalías basado en la mediana y la MAD, clasificando como valores atípicos los puntos que se desvían más de 3 desviaciones medianas absolutas de la mediana.
Estimador Qn
Estimador de escala robusto basado en la mediana de diferencias absolutas por pares, ofreciendo eficiencia del 82% bajo normalidad y un punto de ruptura del 50%.