Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Asimetría y curtosis: de los momentos estadísticos al aprendizaje automático

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El artículo explica con un ejemplo por qué se usan muestras en lugar de poblaciones completas en estadística. Insiste en que la muestra debe ser representativa y no introducir sesgos, porque, por ejemplo, incluir solo a los alumnos con notas altas alteraría la media. Sus primeros pasos son los fundamentos de muestreo que sostienen las medidas de asimetría y curtosis, a las que el titular vincula el aprendizaje automático.

Qué significa

Recuerda a quien trabaja con datos que una muestra sesgada produce resultados alejados de la realidad, algo que también afecta a los modelos de aprendizaje automático entrenados con esos datos.

Fuentes originales

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