Descripción: La estandarización por puntuación Z es un proceso de reescalado de datos que transforma las variables para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Este método permite que los datos sean comparables entre diferentes escalas y distribuciones, facilitando así el análisis estadístico y la interpretación de resultados. La puntuación Z se calcula restando la media de la variable a cada valor y dividiendo el resultado por la desviación estándar. Esto convierte cada valor en una medida de cuántas desviaciones estándar se encuentra por encima o por debajo de la media. La estandarización es especialmente útil en el contexto de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos, donde las características de entrada pueden tener diferentes unidades y rangos. Al aplicar la estandarización, se asegura que cada característica contribuya de manera equitativa al modelo, evitando que las variables con rangos más amplios dominen el proceso de optimización. Además, la estandarización por puntuación Z es fundamental para técnicas que asumen que los datos están distribuidos normalmente, ya que permite que los modelos se ajusten mejor a los supuestos estadísticos subyacentes. En resumen, la estandarización por puntuación Z es una herramienta esencial en la preparación de datos, mejorando la eficacia y precisión de los modelos analíticos y predictivos.
