Modelos Estadísticos para la Predicción
Prefacio
Los modelos estadísticos han emergido como herramientas fundamentales en la era de la información, donde la capacidad de analizar y predecir comportamientos a partir de datos se ha convertido en una habilidad esencial. En este contexto, los modelos para la predicción juegan un papel crucial al permitirnos describir y cuantificar las relaciones entre variables, así como anticipar resultados futuros. Este libro está diseñado para proporcionar una comprensión profunda y práctica de estas técnicas, basándose en el contenido de la asignatura impartida en el Grado en Matemáticas.
A lo largo de los capítulos, encontrarás una combinación de teoría rigurosa y aplicaciones prácticas. Se abordarán temas como la regresión lineal simple y múltiple, métodos de selección de variables y regularización, ingeniería de características y modelos generalizados, entre otros. Además, todos los conceptos se ilustrarán con ejemplos en R, permitiéndote aplicar lo aprendido a conjuntos de datos reales.
El objetivo de este libro es doble: por un lado, proporcionar herramientas avanzadas para analizar relaciones sujetas a incertidumbre y, por otro, capacitarte para elegir el método más apropiado para resolver problemas de predicción o explicación, analizando la naturaleza de las variables y sus posibles interacciones. Al finalizar, habrás desarrollado una comprensión sólida de los modelos estadísticos y estarás preparado para enfrentar desafíos en el análisis predictivo con confianza y creatividad.
Filosofía pedagógica del volumen
La filosofía que subyace a la obra es un enfoque “teórico-práctico” deliberado y sin concesiones. No nos conformamos con una mera aplicación de “recetas” o una guía de funciones de software. Buscamos fomentar una comprensión profunda del modus operandi de cada modelo y método. Perseguimos un equilibrio entre la técnica estadística y la estrategia de resolución de problemas, bajo la firme convicción de que la labor práctica se desarrolla con mayor fluidez, creatividad y éxito cuando se cimienta en una comprensión robusta de los principios matemáticos y estadísticos subyacentes, tal y como defiende (Harrell 2015) en su influyente obra.
¿Qué aprenderás con este libro?
Al completar este recorrido, habrás desarrollado habilidades clave para:
- Modelar la dependencia entre una variable respuesta y múltiples predictores en conjuntos de datos complejos.
- Resolver problemas con iniciativa y creatividad, eligiendo las técnicas estadísticas más adecuadas para cada caso.
- Evaluar de forma crítica las ventajas e inconvenientes de diferentes alternativas metodológicas.
- Implementar estos modelos utilizando software estadístico profesional como R.
- Interpretar correctamente los resultados, proponer mejoras y tomar decisiones basadas en datos.
- Adquirir las competencias y la autonomía necesarias para emprender con éxito estudios de posgrado o proyectos profesionales en ciencia de datos.
Agradecemos a los profesores y colegas que han contribuido al desarrollo de esta asignatura y a la elaboración de este libro. Su dedicación y conocimiento han sido fundamentales para la creación de este recurso.
Esperamos que esta guía te resulte útil y enriquecedora.
¡Comenzamos!
Este libro presenta el material de la asignatura de Modelos Estadísticos para la Predicción del Grado en Matemáticas de la Universidad Rey Juan Carlos. Su contenido está fuertemente relacionado con las asignaturas de Estadística Matemática y Minería de Datos.
Es altamente recomendable que los alumnos que cursen esta materia manejen con soltura los conocimientos adquiridos en las asignaturas de Probabilidad y Estadística Matemática, así como herramientas de cálculo univariante, multivariante y álgebra lineal.
Víctor Aceña Gil es graduado en Matemáticas por la UNED, máster en Tratamiento Estadístico y Computacional de la Información por la UCM y la UPM, doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la URJC y profesor del departamento de Informática y Estadística de la URJC. Miembro del grupo de investigación de alto rendimiento en Fundamentos y Aplicaciones de la Ciencia de Datos, DSLAB, de la URJC. Pertenece al grupo de innovación docente, DSLAB-TI.
Isaac Martín de Diego es diplomado en Estadística por la Universidad de Valladolid (UVA), licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), doctor en Ingeniería Matemática por la UC3M, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del departamento de Informática y Estadística de la URJC. Es fundador y coordinador del DSLAB y del DSLAB-TI.
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