¿Cómo se produce el sesgo en estadística?
El sesgo puede producirse, sobre todo, por tres vías: El sesgo de selección: Es el más habitual en estadística. Normalmente tiene que ver con la elección de los grupos. Lo más frecuente es que no se haya tomado la decisión con base en métodos de muestreo objetivos.
¿Cómo se relaciona la varianza con la complejidad de los modelos?
La varianza también se puede relacionar con la complejidad de los modelos. A medida que aumenta la complejidad, aumentan las posibilidades de sobreajuste, es decir, la varianza aumenta. Al comparar la regresión logística con random forest se espera que la varianza del primero se meno que la del segundo.
¿Cómo corregir el sesgo de un instrumento de medida?
Tenemos que tener en cuenta que siempre será más fácil corregir el sesgo de un aparato muy preciso (poca variabilidad) ya que bastará con centrar el instrumento de medida en torno al valor deseado ( calibrar ). En la figura esta situación se ve reflejada en los casos nº1 (hace falta calibrar) y 2 (no hace falta calibrar).
¿Qué es la estadística?
La estadística es un área en la que se intenta extraer conclusiones de las poblaciones utilizando únicamente los datos de una muestra. Algo necesario ya que utilizar la población completa es demasiado costoso o directamente inviable en la mayoría de los casos.
¿Cuáles son los ejemplos de sesgo?
En la práctica hay muchos ejemplos de este tipo de sesgo. Uno de ellos es realizar encuestas sólo a los clientes de una compañía descartando a los potenciales clientes. Otro sería evaluar el comportamiento de índices bursátiles eliminando del análisis a las empresas que estaban y ya no están en ese índice.
¿Qué es un sesgo de datos?
Se produce cuando se excluyen datos del análisis porque ya no existen en el momento de realizar el análisis. Es decir, que sólo nos centramos en los datos que existen y descartamos los que existían anteriormente en la población. En la práctica hay muchos ejemplos de este tipo de sesgo.
¿Qué es el sesgo de selección?
El sesgo de selección: Es el más habitual en estadística. Normalmente tiene que ver con la elección de los grupos. Lo más frecuente es que no se haya tomado la decisión con base en métodos de muestreo objetivos. Por ejemplo, que se elija la muestra por afinidad a un candidato en un sondeo.
