¿Cuáles son las mejores prácticas para el modelado estadístico y la inferencia en programación?
El modelado estadístico y la inferencia son habilidades esenciales para los programadores que desean analizar datos, hacer predicciones y probar hipótesis. Sin embargo, hay muchos escollos y desafíos que pueden afectar la calidad y validez de sus resultados. En este artículo, aprenderá algunas de las mejores prácticas para el modelado estadístico y la inferencia en programación, como la elección de las herramientas, los métodos y las suposiciones adecuados, la validación e interpretación de los modelos y la comunicación eficaz de los resultados.
Dependiendo de sus datos, su pregunta de investigación y su lenguaje de programación, deberá seleccionar las herramientas adecuadas para el modelado estadístico y la inferencia. Estas herramientas incluyen bibliotecas, paquetes, marcos y API que proporcionan funciones, clases y métodos para la manipulación, el análisis, la visualización y la generación de informes de datos. Algunas de las herramientas más populares y potentes para el modelado estadístico y la inferencia en programación son R, Python, MATLAB, SAS, SPSS y Stata. Debes familiarizarte con las características, ventajas y limitaciones de cada herramienta, y elegir la que mejor se adapte a tus necesidades y preferencias.
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Dr. Tobias Gärtner
Technical Account Manager - Google Cloud Consulting
TBH there is a key element missing! Make yourself familiar with databases and data storages. Thereby you can mix and match different tools. For instance one could use Python and Geopandas to analyse geospatial data, store the data in a PostgreSQL database and then do the statistical modelling with R.
Una vez que haya elegido las herramientas adecuadas, deberá aplicar los métodos correctos para el modelado estadístico y la inferencia. Estos métodos incluyen técnicas, algoritmos y procedimientos que le ayudan a crear, ajustar, evaluar y comparar modelos estadísticos que representan sus datos e hipótesis. Algunos de los métodos más comunes y útiles para el modelado estadístico y la inferencia en programación son la regresión lineal y logística, ANOVA y ANCOVA, las pruebas t y las pruebas de chi-cuadrado, el análisis de correlación y causalidad, el análisis de conglomerados y el análisis factorial, y el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Debes comprender la lógica, los supuestos y los requisitos de cada método, y aplicar el que mejor se adapte a tus datos y a tu pregunta de investigación.
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Rituraj Saha
Data Engineer | Big Data | Azure | Databricks | Spark | Python
In the context of Big Data, applying the right statistical modeling methods is crucial for extracting valuable insights. Tools like Spark facilitate complex data processing, allowing for scalable machine learning algorithms to be applied directly on big datasets. When working within Azure Databricks, one can leverage built-in libraries for regression, clustering, and more, using languages like Python and Scala. It's important to ensure the chosen methods align with the data's nature and the computational resources available, as well as the specific requirements of the Hadoop ecosystem tools like Hive and HBase for data storage and management.
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Dr. Tobias Gärtner
Technical Account Manager - Google Cloud Consulting
This is a strange list. My recommendation is the following: plot -> describe -> test for standard distributions & correlate -> model Every time you find something strange, go back, alter the data and repeat. Especially in the real world where data is not as nice and clean like in the Kaggle challenges, this will save you a lot of headaches.
Antes de ejecutar los modelos estadísticos y hacer inferencias, deberá comprobar sus suposiciones. Estas suposiciones son condiciones, reglas y criterios que los datos y los modelos deben cumplir para producir resultados válidos y confiables. Algunos de los supuestos más importantes y comunes para el modelado estadístico y la inferencia en programación son la normalidad, la homocedasticidad, la independencia, la linealidad, la multicolinealidad, los valores atípicos y los valores perdidos. Debe utilizar varias herramientas y métodos para probar, verificar y corregir sus suposiciones, como histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión, diagramas Q-Q, prueba de Shapiro-Wilk, prueba de Levene, prueba de Durbin-Watson, VIF, distancia de Cook e imputación.
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Haider Parekh
PGDM-Big Data Analytics || Goa Institute of Management
Assumptions are like the hidden rules of your statistical model in programming. They're the conditions under which your model works best and gives accurate results. Using a model with violated assumptions can lead to misleading results, throwing off your analysis for a toss and eventually leading to bad decisions.
Después de ejecutar los modelos estadísticos y hacer inferencias, deberá validar e interpretar los modelos. Estos pasos implican evaluar la calidad, la precisión y la importancia de los modelos y las inferencias, y explicar lo que significan en el contexto de los datos y la pregunta de investigación. Algunas de las medidas e indicadores más relevantes y útiles para validar e interpretar sus modelos e inferencias son el R cuadrado, el R cuadrado ajustado, los valores p, los intervalos de confianza, los tamaños del efecto, los coeficientes, los cocientes de probabilidades, las curvas ROC, el AUC, la precisión, el recuerdo y la puntuación F1. Debe utilizar estas medidas e indicadores para evaluar sus modelos y sus inferencias, y para informar de sus hallazgos de forma clara y concisa.
El paso final del modelado estadístico y la inferencia en la programación es comunicar sus hallazgos. Este paso implica presentar y compartir sus resultados, conclusiones y recomendaciones con su audiencia, ya sean sus colegas, clientes o el público. Algunas de las formas más efectivas y atractivas de comunicar sus hallazgos son gráficos, tablas, tableros, informes, diapositivas, blogs y podcasts. Debes usar estos métodos para visualizar, resumir y resaltar tus hallazgos, y para contar una historia convincente y convincente que responda a tu pregunta de investigación y respalde tus hipótesis.
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