Modelos estadísticos

Los modelos estadísticos son herramientas para aproximarse a algunas realidades o hacer predicciones mediante fórmulas y ecuaciones matemáticas. Algunos modelos estadísticos tratan los datos estadísticos de diferentes maneras dependiendo de las variables qué se necesiten describir. Casi siempre los modelos implican varias variables explicativas de una variable dependiente.

Variables de un modelo estadístico

Una variable es una característica o cualidad de un individuo que está propensa a adquirir diferentes valores que se pueden medir. Para la realización de un modelo estadístico, contamos con la presencia de dos variables, siendo así la variable dependiente, aquella que queremos explicar o predecir. Y las variables independientes que son usadas para evaluar las influencias qué tienen en la variable dependiente. En los modelos estadísticos las variables dependientes y las independientes pueden ser varias.

Elección de los modelos estadísticos

La elección de un modelo estadístico no es una decisión sencilla. Algunos conjuntos de datos requieren del diseño de un modelo adaptado al caso. Cada herramienta de modelado responde a preguntas específicas. En muchas situaciones en las que se deben evaluar muchos aspectos, se debe recurrir a utilizar métodos complejos.

Algunos tipos de métodos de modelado estadístico se adaptan mejor a ciertas circunstancias. Por ejemplo: Se puede caracterizar una población a través de la observación a un grupo de personas. Y también se puede hacerlo mediante análisis periódicos. Cada modelo estadístico suele tener su forma de representación gráfica.

Las representaciones gráficas de las relaciones entre las variables dependientes y explicativas resultan muy útiles. Estas formas gráficas pueden ser curvas y no lineales, por lo que cada una requiere de los modelos más apropiados.

La mayoría de los profesionales de diferentes disciplinas requieren de métodos estadísticos como muestreo, simulación, diseño de experimentos, modelamiento estadístico e inferencia, para llevar a cabo recolección, compendio y análisis de datos y para su posterior interpretación. Cada vez es mayor la importancia de la estadística en el desarrollo de investigaciones de diferentes campos.

¿Cómo lo hacemos?

En Todoestadística nos enfocamos en realizar y asumir los trabajos solicitados por nuestros usuarios con los estándares de calidad más altos, asegurando la veracidad y el correcto análisis para así guiar a nuestros clientes por el camino del éxito, en base a ello contamos con la siguiente metodología:

Beneficios de adquirir este servicio

En Todoestadística aseguramos un excelente servicio a todos nuestros usuarios así encontraras múltiples ventajas para tu negocio, proyecto, empresa, cualquier ámbito en el que te encuentres.

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Modelos estadísticos aplicados a estudios

Algunos modelos estadísticos sirven para predecir una variable dependiente a partir de un número ilimitado de variables explicativas posiblemente co-relacionadas. Por ejemplo para verificar la validez de acontecimientos en la escala tiempo-espacio, para  relacionar eventos diarios con la predicción del tiempo o las tasas de cambio en los mercados financieros.

Los métodos disponibles permiten derivar nueva información procedente de los datos y desarrollar modelos predictivos. Cada método tiene ciertos puntos fuertes y es más adecuado para determinados tipos de problemas. Lo ideal es que los resultados obtenidos siempre tengan un grado de aplicabilidad específico al mejoramiento de las condiciones evaluadas.

Tipos de métodos de modelado estadístico.

La calidad de los modelos estadísticos se pueden evaluar usando índices de criterios de información. Esto de la calidad corresponde a los tipos y número de variables dependientes y explicativas.

• Modelos de clasificación: Ayudan a las organizaciones a predecir un resultado conocido, como saber las futuras decisiones de los clientes o detectar acciones sospechosas. Las técnicas de modelado estadístico pueden incluir desde el aprendizaje automático de las máquinas, hasta la inducción de reglas, identificación de sub-grupos y métodos estadísticos para la generación de modelos.

• Modelos de segmentación: Dividen los datos en grupos de registros que tienen patrones similares. Los modelos de agrupación en clústeres se centran en la identificación de grupos de registros similares y en el etiquetado de registros según el grupo al que pertenecen. Estos modelos se usan a menudo para crear clústeres o segmentos que se usan posteriormente como entradas en análisis posteriores. Por ejemplo la segmentación de clientes potenciales en sub-grupos homogéneos.

• Modelos de minería interna de bases de datos: Al comparar varios modelos paramétricos entre sí, el modelo con el índice más bajo es el que presenta la mejor calidad en el conjunto de modelos evaluados. La interpretación de estos índices no tiene sentido en un contexto absoluto, cuando se toma en consideración un solo modelo.

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2018-03-16