PARTE DOS (AJUSTE DE DATOS "CUCHAREO")

By fermelquiades46 | Updated: Oct. 2, 2024, 2:55 a.m.

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Ajuste de funciones sigmoides: Ideal para datos que presentan crecimiento logístico o saturación. Se ajusta a funciones como la logística o la función de Gompertz.
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Ajuste por splines: Utiliza polinomios a tramos para ajustar los datos, permitiendo mayor flexibilidad en la forma del modelo.
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Modelos no paramétricos: Como el método de los  vecinos más cercanos  o el ajuste por kernel, que no asumen una forma específica para la relación entre variables.
FUNCIONES SIGMOIDES
AJUSTE POR SPLINES
MODELOS NO PARAMÉTRICOS
POR OTRA PARTE…….
HISTORIA DE LAS FALACIAS DE AJUSTE DE DATOS
*   Trata de cómo las personas, a lo largo del tiempo, han manipulado o malinterpretado la información para hacer que los datos encajen con lo que quieren demostrar, aunque no sea verdad. Desde la antigüedad, los filósofos como Aristóteles ya hablaban de errores en el razonamiento. Con el tiempo, cuando la gente empezó a usar más las matemáticas y las estadísticas (a partir del siglo XVIII y XIX), comenzaron a surgir nuevos tipos de errores relacionados con cómo usamos los números. 
*  Uno de los más comunes es cuando alguien ajusta los datos de manera que solo parezcan demostrar lo que esa persona cree, ignorando todo lo que contradice su punto de vista. 
*  Otro error es usar datos que no son representativos para hacer generalizaciones. Esto ha sucedido muchas veces en la historia, como cuando se hicieron predicciones políticas equivocadas por usar encuestas mal hechas o cuando se usaron mal los datos científicos para apoyar teorías racistas, como ocurrió con la eugenesia.
Esta imagen conceptual que muestra cómo los datos pueden ser manipulados, con gráficos y números distorsionados, simbolizando la FALACIA DE AJUSTE DE DATOS.
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GRACIAS POR VER
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TRABAJO FINAL

PARTE DOS (AJUSTE DE DATOS "CUCHAREO")

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