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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Normalidad

Propiedad estadística según la cual una distribución de datos sigue una ley gaussiana caracterizada por su simetría perfecta alrededor de la media y su aplanamiento específico.

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Aplanamiento (Curtosis)

Parámetro que caracteriza la concentración de los valores alrededor de la media, midiendo si las colas de una distribución son más gruesas (leptocúrtica) o más planas (platicúrtica) que una distribución normal.

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Prueba de Shapiro-Wilk

Prueba estadística de hipótesis potente para evaluar la normalidad de una muestra, particularmente eficaz para tamaños de muestra pequeños (n < 50).

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Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Prueba no paramétrica que compara la función de distribución empírica de una muestra con la de una distribución teórica para determinar la adecuación a esta distribución.

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Densidad de probabilidad

Función que describe la densidad relativa de probabilidad para una variable aleatoria continua, cuya integral sobre un intervalo da la probabilidad de observación en ese intervalo.

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Función de distribución

Función acumulativa F(x) que da la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor menor o igual a x, caracterizando completamente una distribución.

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Momentos estadísticos

Medidas cuantitativas que describen la forma de una distribución, incluyendo el primer momento (media), el segundo (varianza), el tercero (asimetría) y el cuarto (curtosis).

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Estandarización

Proceso que transforma las variables en puntuaciones Z con una media de 0 y una desviación estándar de 1, facilitando la comparación entre distribuciones diferentes.

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Distribución leptocúrtica

Distribución que presenta un kurtosis superior al de la normal, con colas más gruesas y un pico más agudo, indicando una mayor probabilidad de valores extremos.

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Distribución platicúrtica

Distribución que tiene un kurtosis inferior al normal, caracterizada por un aplanamiento más pronunciado y colas más finas que la distribución gaussiana.

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Prueba de Jarque-Bera

Prueba de adecuación a la ley normal basada en los coeficientes de asimetría y kurtosis, particularmente adaptada a muestras grandes.

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Exceso de Kurtosis

Medida del kurtosis ajustada restando 3 (valor del kurtosis para una distribución normal), permitiendo evaluar directamente la desviación del aplanamiento respecto a la normal.

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Distribución bimodal

Distribución que presenta dos modos distintos, sugiriendo la presencia de dos subpoblaciones o mecanismos generadores diferentes en los datos.

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Prueba de Anderson-Darling

Prueba de normalidad que modifica la de Kolmogorov-Smirnov dando más peso a los extremos de la distribución, aumentando su sensibilidad a las desviaciones en las colas.

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