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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Escalado Min-Max

Reescalado lineal de los valores en un intervalo predefinido, típicamente [0,1] o [-1,1]. Presenta los datos restando el mínimo y luego dividiendo por el rango de la distribución.

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Transformación de Johnson

Sistema de tres familias de transformaciones (SB, SL, SU) que cubren todas las distribuciones continuas posibles. Selecciona automáticamente la familia apropiada y estima los parámetros para normalizar los datos.

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Transformación estabilizadora de varianza

Aplicación de una función cuya derivada es inversamente proporcional a la desviación estándar de la variable. Busca hacer que la varianza sea independiente de la media, esencial para modelos paramétricos.

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Transformación de Freeman-Tukey

Transformación específica para datos de conteo que combina raíces cuadradas de x y x+1. Particularmente eficaz para estabilizar la varianza de distribuciones de Poisson con valores pequeños.

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Transformación de Anscombe

Función de raíz cuadrada con corrección aditiva optimizada para datos que siguen una distribución de Poisson. Transforma x en raíz cuadrada de (x + 3/8) para aproximar una distribución normal.

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Transformación de Wilson-Hilferty

Transformación de raíz cúbica que aproxima una distribución chi-cuadrado por una distribución normal. Aplica la potencia 1/3 con corrección para reducir la asimetría de las distribuciones chi-cuadrado.

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Transformación de Lambert W

Aplicación de la función W de Lambert para simetrizar distribuciones asimétricas gaussianas. Parametriza la transformación por la asimetría y la curtosis para invertir las deformaciones gaussianas.

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Transformación de Fisher

Transformación tangente hiperbólica de los coeficientes de correlación para estabilizar su varianza. Convierte la distribución de correlaciones acotada [-1,1] en una distribución aproximadamente normal sobre R.

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Escalado Robusto

Método de escalado que utiliza la mediana y el rango intercuartílico en lugar de la media y la desviación estándar. Resiste a los valores extremos que afectarían las transformaciones estándar basadas en momentos.

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