Descripción: Los criterios de exclusión son las reglas que determinan qué puntos de datos deben ser excluidos del análisis en diversas disciplinas, como la estadística, la optimización de modelos, la anonimización de datos y la detección de anomalías con inteligencia artificial. Estos criterios son fundamentales para asegurar la calidad y la relevancia de los datos utilizados en un estudio o modelo. Al aplicar criterios de exclusión, se busca eliminar datos que puedan introducir sesgos, errores o ruido en los resultados, lo que permite obtener conclusiones más precisas y confiables. Por ejemplo, en un análisis estadístico, se pueden excluir datos atípicos que no representen adecuadamente la población objetivo. En el contexto de la optimización de modelos, los criterios de exclusión ayudan a seleccionar las variables más relevantes, mejorando así la eficiencia y la efectividad del modelo. En la anonimización de datos, estos criterios son esenciales para proteger la privacidad de los individuos, asegurando que se eliminen o modifiquen datos que puedan identificar a personas específicas. Finalmente, en la detección de anomalías, los criterios de exclusión permiten filtrar datos que no se alinean con el comportamiento esperado, facilitando la identificación de patrones inusuales o problemáticos.
