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Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
@RosanaFerrero
Apr 4, 2023 • 7 tweets • 7 min read • Read on X
Scrolly
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Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Jan 5
🌟📦 abess: Selección rápida del mejor subconjunto de predictores en Python y #RStats. 📊

😬 En un mundo lleno de datos, encontrar las variables más importantes puede ser como buscar una aguja en un pajar. ABESS (Adaptive BEst Subset Selection) llega para cambiar el juego.🧵👇 Image
Una solución rápida, precisa y adaptativa que selecciona las mejores variables para tus modelos predictivos. ABESS se centra en seleccionar un pequeño subconjunto de predictores clave, asegurando que el modelo final sea preciso y eficiente. Image
🧠 ABESS abarca un amplio espectro de análisis:
✅ Regresión lineal y penalizada
✅ Clasificación binaria o multiclase
✅ Modelos de respuesta censurada y de conteo
✅ Aprendizaje de tareas múltiples
✅ Selección del mejor subconjunto de grupo
Es increíblemente eficiente. Image
Read 5 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 31, 2024
✨✨ Mis post más populares de 2024 sobre #RStats ✨✨

Aquí tienes los favoritos de la comunidad, cargados de tips, herramientas y mejores prácticas. ¡No te los pierdas! 👇

#code #programming #stats #analytics #datascience #data #AI #IA #ML
🔥 IA y R: ¡Lo mejor del año!
✅ Asistente de IA para Shiny buff.ly/408Mmjp
✅ LLM en R y Python (paquete mall): buff.ly/3ZKFPKc
✅ Paquete “ask” en R para analytics con IA buff.ly/40aRFz1
✅ Integra IA en R: Guía paso a paso: buff.ly/4iQ7RwO Image
Image
📊 Visualización y análisis simplificados
✅ Las mejores tablas de resumen con R: buff.ly/409firq
✅ Tablas de resumen (semi) automáticas con R: buff.ly/3PgT0O8 y buff.ly/41JUubo
✅ PCA (semi) automático en R: buff.ly/3VVs3TU Image
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Read 6 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 29, 2024
🔥🔥 Mis post más populares sobre #stats #datascience y #analytics en 2024 🔥🔥

✨Este año ha estado lleno de aprendizajes, reflexiones y debates apasionantes. Aquí tienes los artículos sobre estadística y análisis de datos que más resonaron en la comunidad. ¿Te los perdiste?👇🏻
🎯 Conceptos que DESPEJAN dudas:
✅ ¿Por qué APRENDER estadística si el SOFTWARE/IA lo puede hacer todo por ti? buff.ly/41RK8WW
✅ ¿Cómo definir preguntas de investigación adecuadas? buff.ly/3Pdddof
✅ Valores atípicos e incluyentes: buff.ly/3PdlRDe
✅ El R2 no es lo que crees: buff.ly/3PdxppU y buff.ly/3Drg36k
✅ Calidad de los datos: buff.ly/3Dv06MJ

📉 Errores y sesgos que NO puedes ignorar:
✅ Sesgo de supervivencia (datos ausentes y diseños de estudio): buff.ly/3ZTQ8M3
Read 10 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 13, 2024
🚨 Mitos acerca de los intervalos de confianza 🚨

💡 Los IC, tan populares en investigación, a menudo se malinterpretan y se utilizan para obtener conclusiones equivocadas. 🧠

🔍 Lo que crees vs. Lo que realmente son los IC: 👇🧵🔥

#stats #rstats #analytics #datascience #data Image
Mito 1️⃣
❌ Un IC del 95% contiene el valor verdadero del parámetro con una probabilidad del 95%.
✅ Realidad: No. El IC solo garantiza que, si repites el muestreo, el 95% de los IC incluirán el valor verdadero. Es sobre los procedimientos repetidos, ¡no sobre un IC específico!😬
Mito 2️⃣
❌ El ancho del IC mide directamente la precisión de la estimación.
✅ Realidad: No
👉 Variabilidad en los datos: Más variabilidad → IC más amplio.
👉 Tamaño de la muestra: Muestras más grandes → IC más estrecho.
👉 Nivel de confianza elegido: Mayor NC → IC más amplio.
Read 7 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 11, 2024
😱 El error más frecuente de un análisis de datos... ¡SÍ, ESTÁ AQUÍ! 🔥

¿Crees que los valores atípicos y valores ausentes son el peor enemigo en tu análisis? Pfff, amateur. El verdadero peligro acecha en un rincón mucho más oscuro: ¡la falta de contexto! 💣

#stats #datascience
🧐 El verdadero reto en un análisis de datos no es la preparación de datos ni la elección de algoritmos, sino el diseño de estudio y la pregunta de investigación. Sin una base sólida, todo tu análisis será como un castillo de naipes. 🏰🌪️

#analytics #research #Investigación
💡 Un diseño de estudio adecuado es la base de todo
🎯 La calidad de los resultados no solo depende de la calidad de los datos y el modelo seleccionado, sino también de la validez del diseño de estudio que les dio forma.
buff.ly/3OEeeWc
Read 6 tweets
Rosana Ferrero 📈📊🙌 Profile picture
Dec 6, 2024
👀 ¿Qué pasaría si el PCA hiciera su propio informe? 🤖

🔥 Con FactoInvestigate, el análisis de componentes principales (PCA) no solo examina tus datos, ¡también genera un informe completo automáticamente! 📝 Pero aquí está lo importante: el control siempre es tuyo.💪🧵

#rstats Image
😱 Con el FactoInvestigate en R puedes generar un informe completo en solo una línea de código.🚀

💡¿Qué es el PCA y por qué usarlo?
✅ Reducir la dimensión de tus datos sin perder información clave
✅ Identificar componentes más informativos
✅ Visualizar relaciones y patrones
🛠️ ¿Qué hace FactoInvestigate?
Automatiza todo el análisis:
🔍 Detecta valores atípicos automáticamente
📊 Identifica los componentes principales más relevantes
📈 Genera gráficos claros y llamativos para explorar tus datos
📝 Describe dimensiones y variables de manera sencilla Image
Read 4 tweets

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