Datos, probabilidad y estadística I · Lección 11 / 12

Antes de celebrar un modelo, compara

Una alarma ficticia acierta el 90% de diez casos de prueba. Parece bueno hasta descubrir que una regla que siempre dice “normal” también acierta el 90%, pero omite el único fallo.

Vamos a descubrir juntos

1
Hay nueve casos normales y un fallo. Siempre normal tiene nueve aciertos, un fallo omitido y cero falsas alarmas. Exactitud es aciertos/total: 9/10 = 90%. Por sí sola oculta qué caso se perdió.
2
La segunda regla detecta el fallo, pero también alerta sobre un caso normal. Sigue con nueve aciertos: ocho normales más el fallo. Ahora hay cero fallos omitidos y una falsa alarma. Igual porcentaje, distintas consecuencias.
3
El panel calcula esos resultados; no entrena IA ni evalúa equipos reales. Elegir depende del objetivo y del coste de errores. Diez casos inventados no demuestran rendimiento fuera del ejercicio.
4
Define métrica y referencia antes de comparar. En IA, los ejemplos usados para ajustar una solución no deben ser su única evaluación final. Reservar casos y relatar errores por grupo ayuda a ver resultados ocultos por un promedio.

Laboratorio de evidencias

Experimenta con entregas ficticias de la estación Aurora. El análisis ocurre en este navegador. Lo escrito aquí no se envía al servidor.

El taller se reinicia al salir o recargar. Descarga datos e informe para conservar el trabajo, o envía el informe al editor, que guarda un borrador en este navegador. Finalización y XP quedan en la cuenta.

Ejemplo para investigar

Datos de entrada (CSV simple)

Cabecera id,group,minutes; una entrega por fila; id único; grupos A/B; punto decimal; duración 0–1440 con hasta dos decimales. Vacío significa desconocido. Hasta 100 filas. Sin comillas ni coma decimal. Usa datos inventados.

Selección de registrosTamaño de muestraSemilla (0–999999)

La selección usa la tabla escrita, incluidos ausentes. Sortear no garantiza representatividad. La misma semilla reproduce la selección; no recupera casos fuera de la tabla.

Haz una predicción y analiza la tabla.

Resultados de la selección

Resultados de la selección
Grupo	Registros	Conocidas	Ausentes	Media (min)	Mediana (min)	Rango (min)	Hasta 5 min / conocidas

Resúmenes redondeados hasta dos decimales. Los porcentajes usan duraciones conocidas; ausentes quedan fuera del denominador. Eso no elimina su posible sesgo.

Duraciones individuales (minutos)

Las barras empiezan en cero y muestran hasta 20 duraciones conocidas de la selección. La tabla incluye todos los registros seleccionados, incluidos ausentes.

Revisar registros seleccionados

Revisar registros seleccionados
id	Grupo	Duración (min)

Bolsa virtual: modelo con reemplazo

Hay cuatro fichas equiprobables; eliges cuántas son azules. Cada ficha vuelve antes del siguiente sorteo. Es una simulación determinista, sin premios, dinero ni observaciones reales.

Fichas azules entre cuatro (0–4)Sorteos (1–1000)Semilla (0–999999)

Repetir la semilla repite la secuencia. Más sorteos no garantizan mayor proximidad en cada ejecución ni validan el modelo real.

Dos reglas, igual porcentaje de acierto

Diez casos ficticios: nueve normales y un fallo. Reglas definidas para este ejemplo; sin entrenamiento de IA ni pruebas de equipos reales. Igual número de aciertos, distintas consecuencias.

Dos reglas, igual porcentaje de acierto
Regla	Aciertos / total	Fallos no detectados	Falsas alarmas

Tu informe de investigación

Pregunta, población, unidad y predicciónInterpretación y comparaciónLímite, escenario nuevo, ayuda y revisión

Todos los registrosAnalizar selecciónSiempre normalFichas azules entre cuatro (0–4)Desafío: otras rutasDatos o selección cambiados. Analiza de nuevo antes de generar el informe.Duraciones individuales (minutos)Las barras empiezan en cero y muestran hasta 20 duraciones conocidas de la selección. La tabla incluye todos los registros seleccionados, incluidos ausentes.Informe enviado al editor. Revísalo y personalízalo antes de guardar o publicar.Aciertos / totalDescargar CSV de entradaDatos de entrada (CSV simple)¿Sustituir el texto actual del editor por este informe? Descarga antes cualquier borrador que quieras conservar.Revisa la tabla o las opciones:Elige de 0 a 4 fichas azules.Cada fila necesita tres campos separados por comas.Id repetido. Revisa la identificación de los casos.Incluye al menos un registro.El grupo debe ser A o B.Usa la cabecera id,group,minutes.Id: 1–16 letras, números, guiones o guiones bajos.Elige un método de selección válido.Usa como máximo 100 registros.La muestra debe tener de 1 al total de registros, sin repetir casos.La semilla debe ser un entero de 0 a 999999.El texto debe tener hasta 16000 caracteres.Elige de 1 a 1000 sorteos.Usa duración 0–1440, hasta dos decimales con punto, o deja vacío.Ejemplo para investigarFalsas alarmasPrimeras filasCabecera id,group,minutes; una entrega por fila; id único; grupos A/B; punto decimal; duración 0–1440 con hasta dos decimales. Vacío significa desconocido. Hasta 100 filas. Sin comillas ni coma decimal. Usa datos inventados.GrupoRegistros en la tabla de entradaInterpretación y comparaciónExperimenta con entregas ficticias de la estación Aurora. El análisis ocurre en este navegador. Lo escrito aquí no se envía al servidor.ConocidasLímite, escenario nuevo, ayuda y revisiónLíneaCargar ejemploMedia (min)Mediana (min)Selección de registrosDuración (min)Fallos no detectadosAusentesMisiones: datos y ausenciaSin datos conocidosFrecuencia observada de azulesAbre index.html en el navegador; los cálculos funcionan sin internet. Fuentes y cuenta Rullst Academy necesitan conexión. El taller no guarda automáticamente los cambios: descarga CSV e informe antes de cerrar.Análisis actualizado. Revisa unidades, ausentes y límites.Hasta 5 min / conocidasOpcional, si ya tienes Node.js: ejecuta las pruebas siguientes en la carpeta extraída. Node no es necesario para usar el taller. Las pruebas comprueban cálculos y límites técnicos, no aprendizaje.Valor extremoPregunta, población, unidad y predicciónPseudoaleatoria, sin reemplazoRango (min)Haz una predicción y analiza la tabla.Cargar el ejemplo sustituirá la tabla actual. ¿Continuar?Descargar informe MarkdownEl informe supera el límite del editor. Descarga el informe completo y prepara una versión menor para publicar.Informe de estudio con datos ficticios. Selección y cálculo no demuestran causalidad, generalización ni competencia profesional. El taller no verifica revisión humana; registra si está pendiente.Tu informe de investigaciónResultados de la selecciónResúmenes redondeados hasta dos decimales. Los porcentajes usan duraciones conocidas; ausentes quedan fuera del denominador. Eso no elimina su posible sesgo.Revisar registros seleccionadosReglaDiez casos ficticios: nueve normales y un fallo. Reglas definidas para este ejemplo; sin entrenamiento de IA ni pruebas de equipos reales. Igual número de aciertos, distintas consecuencias.Dos reglas, igual porcentaje de aciertoTamaño de muestraEl taller se reinicia al salir o recargar. Descarga datos e informe para conservar el trabajo, o envía el informe al editor, que guarda un borrador en este navegador. Finalización y XP quedan en la cuenta.Segunda reglaSemilla (0–999999)Ids seleccionadosLa selección usa la tabla escrita, incluidos ausentes. Sortear no garantiza representatividad. La misma semilla reproduce la selección; no recupera casos fuera de la tabla.Configuración cambiada; ejecuta la simulación para actualizar.Repetir la semilla repite la secuencia. Más sorteos no garantizan mayor proximidad en cada ejecución ni validan el modelo real.Hay cuatro fichas equiprobables; eliges cuántas son azules. Cada ficha vuelve antes del siguiente sorteo. Es una simulación determinista, sin premios, dinero ni observaciones reales.Bolsa virtual: modelo con reemplazoSimular y compararIgual media, distinta distribuciónProbabilidad teóricaLaboratorio de evidenciasLlevar informe al editorRegistrosSorteos (1–1000)Aún sin completarDesconocida# Mi investigación ## Antes de calcular - Pregunta, población, unidad y predicción: - Datos ficticios, origen y método de selección: ## Revisar y comparar - Ausentes, duplicados y decisiones registradas: - Cálculo manual y comprobación en el taller: - Centro, dispersión, proporción y representación: - Variación propia y caso que cambia mi conclusión: ## Interpretar y revisar - Lo que los datos permiten afirmar: - Lo que aún no permiten afirmar: - Comparación con una referencia simple, si corresponde: - Comentarios recibidos o revisión externa pendiente: - Ayuda de personas/IA y comprobaciones propias: - Tras una pausa, otra tabla y explicación sin copiar: Descarga CSV e informe. El borrador del editor no copia automáticamente el taller. GitHub es opcional; no publiques datos personales.

Enlaces oficiales y siguiente paso

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Llévatelo contigo

Inventa 12 casos con dos fallos y compara Siempre normal con una regla propia. Cuenta aciertos, fallos omitidos y falsas alarmas. Explica qué error costaría más en ese contexto ficticio y qué datos faltan.

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