Errores de tipo I y II en la comprobación de hipótesis

La fórmula del millonario de al lado para el patrimonio neto

¿Qué son los errores de tipo I y de tipo II en las pruebas de hipótesis? ¿Cómo se pueden minimizar las posibilidades de aceptar una hipótesis errónea? Los errores de Tipo I y Tipo II están relacionados con el resultado de la hipótesis nula. Un error de tipo I se produce cuando se rechaza erróneamente la hipótesis nula, mientras que un error de tipo II se produce cuando se acepta erróneamente la hipótesis nula. Siga leyendo para conocer la diferencia entre un error de Tipo I y un error de Tipo II, y cómo reducir las posibilidades de cometer ambos.

Aplicaciones reales de la probabilidad

Aplicaciones reales de la probabilidad

¿Qué es exactamente la probabilidad? ¿Cómo puede ayudarnos la probabilidad matemática en la vida real? La probabilidad es un cociente matemático que indica la probabilidad de que se produzca un acontecimiento concreto en relación con todos los demás resultados posibles. Nos permite gestionar la incertidumbre midiendo los riesgos y poniendo en perspectiva los posibles resultados. En este artículo analizaremos algunas aplicaciones de la probabilidad en la vida real.

Estadística inferencial: Ejemplos de la vida real

Estadística inferencial: Ejemplos de la vida real

¿Qué es la estadística inferencial? ¿Cómo se aplica la estadística inferencial en la vida real? La estadística inferencial es una poderosa herramienta de investigación debido a un principio estadístico llamado teorema central del límite. El teorema del límite central afirma que la media de una muestra representativa se aproximará a la media de la población total. Por lo tanto, podemos hacer inferencias con confianza sobre una población a partir de una muestra o sobre una muestra a partir de una población, y podemos comparar muestras entre sí. En este artículo, exploraremos ejemplos de estadística inferencial en la vida real.

Seth Stephens-Davidowitz: Por qué importan los macrodatos

Seth Stephens-Davidowitz: Por qué importan los macrodatos

¿Qué son los macrodatos? ¿Por qué le interesa a Seth Stephens-Davidowitz? En Everybody Lies, Seth Stephens-Davidowitz afirma que la información procedente de los macrodatos puede utilizarse para el bien común. Pero para ello, los investigadores de datos tienen que entender los puntos fuertes inherentes a los macrodatos y evitar sus debilidades inherentes. Más información sobre los macrodatos, su definición por Seth Stephens-Davidowitz y su importancia para la investigación.

Mujeres invisibles: El sesgo de los datos favorece a los hombres

Mujeres invisibles: El sesgo de los datos favorece a los hombres

¿Cómo define Invisible Women la parcialidad de los datos? ¿Cómo perjudica el sesgo de los datos a las mujeres en el ámbito sanitario y de la seguridad? Como se explica en Mujeres Invisibles, el sesgo de datos se produce cuando los prejuicios socioculturales afectan a los procesos sistemáticos. La autora, Caroline Criado Pérez, habla específicamente de cómo la falta de información sobre la experiencia femenina afecta a la salud, la seguridad y la posición económica de las mujeres. Siga leyendo para saber más sobre el sesgo de género en los datos.

Los 4 beneficios del Big Data, explicados en detalle

Los 4 beneficios del Big Data, explicados en detalle

¿Cuáles son los beneficios del big data? ¿Quiere saber cómo utilizar bien los datos? A pesar de todas las ventajas potenciales, Seth Stephens-Davidowitz reconoce que es fácil utilizar los big data de forma ineficaz. Para sacar el máximo partido de los big data, Stephens-Davidowitz dice que hay que centrarse en sus cuatro ventajas principales: nuevos tipos de información, honestidad sin precedentes, alta resolución y facilidad de análisis causa-efecto. Siga leyendo para conocer los cuatro beneficios del big data que se explican en Todo el mundo miente.

Por qué las palabras son importantes en los estudios de Big Data

Por qué las palabras son importantes en los estudios de Big Data

¿Por qué son importantes las palabras? ¿Cómo utilizan los datos las palabras? Las palabras siempre se han utilizado como datos, pero el big data permite a los investigadores estudiar más palabras, especialmente en los motores de búsqueda. Sin palabras, no podríamos utilizar los motores de búsqueda para descubrir la verdad sobre las personas. Aprende por qué las palabras son importantes, según Seth Stephens-Davidowitz en su libro Everybody Lies.

Uso poco ético de los datos: ejemplos con explicaciones

Uso poco ético de los datos: ejemplos con explicaciones

¿Qué ocurre cuando se utilizan datos por razones poco éticas? ¿Cuáles son los inconvenientes y peligros de los macrodatos? Aunque Seth Stephens-Davidowitz se muestra abiertamente entusiasta de los estudios de datos, es consciente de que éstos tienen inconvenientes y limitaciones y pueden provocar grandes daños si se utilizan de forma poco ética. En Todo el mundo miente, explora algunos casos en los que estos peligros se han hecho realidad. Lea a continuación ejemplos de uso poco ético de los datos.

El futuro del crecimiento demográfico: El efecto en la economía

El futuro del crecimiento demográfico: El efecto en la economía

¿Cuál es el futuro del crecimiento demográfico? ¿Cómo afecta la población a la economía? En El capital en el siglo XXI, Thomas Piketty afirma que el crecimiento demográfico probablemente se ralentizará en las próximas décadas. Esto significa que la producción se ralentizará y la relación capital-ingresos aumentará. Descubre por qué el futuro del crecimiento demográfico es esencial para la economía.