¿Qué es el modelado estadístico? Cuándo y dónde usarlo

Puedes interpretar los datos de múltiples maneras.

Te ayuda a entender conjuntos de datos y crear informes mientras aplicas múltiples modelos estadísticos para hacer predicciones.

Los modelos estadísticos son una representación matemática de los datos observados que ayuda a los analistas y científicos de datos a visualizar las relaciones y patrones entre conjuntos de datos. Además, les proporciona una base sólida para pronosticar y proyectar datos para el futuro previsible.

En pocas palabras, los modelos son relaciones entre dos variables. Por ejemplo, el término “modelar el peso y tamaño del ratón” significa establecer una relación entre ellos. Con el tamaño, el peso también aumenta. Aplicar el modelado estadístico en este ejemplo te permite entender la relación entre tamaño y peso, ayudándote a analizar mejor los conjuntos de datos.

Este es un ejemplo simple. Las empresas utilizan software de análisis estadístico para realizar modelados estadísticos complejos.

El modelado estadístico ayuda a proyectar datos para que no analistas y otros interesados puedan basar sus decisiones en ellos. En el modelado estadístico, los científicos de datos buscan patrones. Usan estos patrones como muestra y hacen predicciones sobre el conjunto completo.

A medida que implementas modelos estadísticos, comienza a identificar los mejores modelos que se ajusten a tu propósito. Adoptar estos modelos te permitiría realizar análisis y generar mejores visualizaciones de datos.

Propósito del modelado estadístico

Los modelos estadísticos ayudan a entender las características de los datos conocidos y estimar las propiedades de grandes poblaciones basándose en ellos. Es la idea central detrás del aprendizaje automático.

Te permite encontrar un margen de error o intervalo de confianza basado en el tamaño de la muestra y otros factores. Por ejemplo, una estimación X calculada a partir de 10 muestras tendría un intervalo de confianza más amplio que una estimación Y calculada a partir de 10000 muestras.

El modelado estadístico también apoya la prueba de hipótesis. Proporciona evidencia estadística para la ocurrencia de eventos específicos.

¿Dónde se utilizan los modelos estadísticos?

Los modelos estadísticos se utilizan en ciencia de datos, aprendizaje automático, ingeniería o investigación de operaciones. Estos modelos tienen diversas aplicaciones en el mundo real.

• Modelado espacial trabaja con un sistema de información geográfica (GIS) y establece una relación entre procesos y propiedades dentro de un espacio geográfico. Ayuda a los investigadores a entender y predecir fenómenos del mundo real y planificar eficazmente.
• Análisis de supervivencia observa la duración del tiempo en el que ocurre una serie de eventos. Dependiendo del área de estudio, el análisis de supervivencia también se conoce como análisis de confiabilidad, modelado de duración o análisis de historia de eventos. Estos modelos se utilizan para predecir el tiempo hasta el evento (TTE). Por ejemplo, el análisis de supervivencia responde preguntas como cuánto tiempo tarda en dispararse la primera bala después de comprar un arma.
• Análisis de series temporales implica investigar una serie de puntos de datos que ocurren sucesivamente a lo largo del tiempo. Proporciona información sobre los factores que influyen en ciertos eventos de vez en cuando.
• Sistemas de recomendación predicen la elección o preferencia de un usuario por un artículo y las calificaciones que probablemente darán.
• Segmentación de mercado crea diferentes fragmentos de mercado basados en las necesidades, preferencias y prioridades de los compradores potenciales. El modelado estadístico ayuda a los mercadólogos a identificar segmentos de mercado relevantes para posicionar mejor sus productos y centrarse en grupos objetivo.
• Aprendizaje de reglas de asociación permite el descubrimiento de relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Se utiliza en la detección de amenazas, donde las reglas de asociación permiten a los especialistas en ciberseguridad detectar fraudes.
• Modelado predictivo ayuda a los investigadores a predecir los resultados o resultados de un evento, independientemente de cuándo ocurra. Estos modelos se utilizan a menudo para predecir el clima o los precios del mercado de valores, detectar delitos e identificar sospechosos.
• Modelos de puntuación se basan en regresión logística y árboles de decisión. Los investigadores los utilizan en combinación con múltiples algoritmos para detectar fraudes con tarjetas de crédito.
• Clustering, o un modelo de clúster, agrupa elementos en un clúster de modo que haya más similitudes dentro del grupo que otros elementos en diferentes grupos.

Modelado estadístico vs. modelado matemático

Aunque el modelado estadístico y el matemático ayudan a los profesionales a entender las relaciones entre conjuntos de datos, no son lo mismo.

El modelado matemático implica transformar problemas del mundo real en modelos matemáticos que puedes analizar para obtener información. Utiliza modelos estáticos formulados a partir de situaciones del mundo real, lo que lo hace menos flexible.

Por otro lado, los modelos estadísticos asistidos por el aprendizaje automático son comparativamente más flexibles para incluir nuevos patrones y tendencias.

Modelado estadístico vs. aprendizaje automático

El modelado estadístico y el aprendizaje automático no son lo mismo. El aprendizaje automático (ML) implica desarrollar algoritmos informáticos para transformar datos en acciones inteligentes, y no se basa en programación basada en reglas.

Antes de confiar en un resultado del análisis estadístico, todas las suposiciones deben cumplirse. Esto hace que la tolerancia a la incertidumbre sea baja. A diferencia del análisis estadístico, los conceptos de aprendizaje automático no se basan en suposiciones. Los modelos de ML son más flexibles.

Además, los modelos estadísticos trabajan con conjuntos de datos finitos y un número razonable de observaciones. Aumentar los datos podría llevar a un sobreajuste (cuando los modelos estadísticos se ajustan contra sus datos de entrenamiento). Por el contrario, los modelos de aprendizaje automático necesitan grandes cantidades de datos para aprender y realizar acciones inteligentes.

¿Cuándo deberías usar el modelado estadístico?

Puedes usar modelos estadísticos cuando la mayoría de las suposiciones se cumplen al construir el modelo y la incertidumbre es baja.

Por ejemplo, cuando una agencia de marketing de contenidos quiere construir un modelo para rastrear el viaje de una audiencia, probablemente preferirán un modelo estadístico con 8-10 predictores. Aquí, la necesidad de interpretabilidad es mayor que la precisión de las predicciones, ya que les ayudaría a desarrollar una estrategia de compromiso basada en el conocimiento del dominio empresarial.

¿Cuándo deberías usar el aprendizaje automático?

Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para analizar un gran volumen de datos, y el resultado predicho no tiene un componente aleatorio. Por ejemplo, en el reconocimiento de patrones visuales, un objeto debe ser una ‘E’, no una ‘E’.

Por ejemplo, cuando sitios web de comercio electrónico como Amazon quieren recomendar productos basados en compras anteriores, necesitan un motor de recomendación poderoso. Aquí, la necesidad de precisión predictiva es más importante que la interpretabilidad del modelo, haciendo que el modelo de aprendizaje automático sea una elección apropiada.

Técnicas de modelado estadístico

Los datos están en el corazón de la creación de un modelo estadístico. Puedes obtener estos datos de una hoja de cálculo, un almacén de datos o un lago de datos. El conocimiento de la estructura y gestión de datos te ayudaría a obtener datos sin problemas. Luego puedes analizarlos usando métodos comunes de análisis de datos estadísticos clasificados como aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

Las técnicas de aprendizaje supervisado incluyen:

• Un modelo de regresión: Utilizado para analizar la relación entre una variable dependiente y una independiente. Es un modelo estadístico predictivo común que los analistas utilizan en pronósticos, modelado de series temporales e identificación de relaciones de efecto causal entre variables. Puede haber diferentes tipos de modelos de regresión, como regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.
• Un modelo de clasificación: Un algoritmo que analiza conjuntos de datos existentes, grandes y complejos para entenderlos y clasificarlos en consecuencia. Es un modelo de aprendizaje automático que incluye árboles de decisión, vecino más cercano, bosque aleatorio y redes neuronales utilizadas en inteligencia artificial.

Las empresas también pueden usar otras técnicas como métodos de re-muestreo y métodos basados en árboles en el análisis de datos estadísticos.

Las técnicas de aprendizaje no supervisado incluyen:

• Aprendizaje por refuerzo: Un concepto de aprendizaje profundo que itera y entrena el algoritmo para aprender un proceso óptimo recompensando resultados favorables y penalizando pasos que producen resultados adversos
• Clustering K-means: Ensambla un número especificado de puntos de datos en clústeres basados en ciertas similitudes
• Clustering jerárquico: Ayuda a desarrollar una jerarquía multinivel de clústeres creando un árbol de clústeres

Cómo construir modelos estadísticos

Al construir un modelo estadístico, el primer paso es elegir el mejor modelo estadístico basado en tus requisitos.

Puedes elegir el mejor modelo para tu propósito una vez que hayas respondido todas las preguntas anteriores. Después de seleccionar el modelo estadístico, puedes comenzar con estadísticas descriptivas y gráficos. Visualiza los datos ya que te ayudará a reconocer errores, entender variables y su comportamiento. Observa cómo las variables relacionadas trabajan juntas construyendo predictores y ve el resultado cuando los conjuntos de datos se combinan.

Debes entender la relación entre los posibles predictores y su correlación con los resultados. Mantén un seguimiento de los resultados con o sin variables de control. Puedes eliminar variables no significativas al principio y mantener todas las variables involucradas en el modelo.

Puedes mantener las preguntas de investigación principales en control mientras entiendes las relaciones existentes entre variables, probando y categorizando cada posible predictor.

Las organizaciones pueden aprovechar el software de modelado estadístico para recopilar, organizar, examinar, interpretar y diseñar datos. Este software viene con capacidades de visualización de datos, modelado y minería que ayudan a automatizar todo el proceso.

Modela conjuntos de datos para predecir tendencias futuras

Emplea el modelado estadístico para entender las relaciones entre conjuntos de datos y cómo los cambios en ellos afectarían a otros. Después de analizar esta relación, puedes entender el estado actual y hacer predicciones futuras.

Con un modelado estadístico adecuado, puedes interpretar la relación entre variables y aprovechar los conocimientos para predecir variables que cambiarías o influenciarías para obtener el resultado esperado en el futuro.

Aprende más sobre análisis estadístico y encuentra mejores maneras de tomar decisiones empresariales usando datos presentes.