Descripción: El análisis estadístico Z es un método que utiliza puntuaciones Z para evaluar y comparar distribuciones de datos. La puntuación Z, que representa el número de desviaciones estándar que un dato se encuentra por encima o por debajo de la media, permite estandarizar diferentes conjuntos de datos, facilitando su comparación. Este enfoque es especialmente útil en contextos donde se requiere identificar valores atípicos o anomalías, así como en la normalización de datos para su posterior análisis. En el ámbito del aprendizaje automático y la estadística, el análisis Z se aplica en la optimización de parámetros y modelos, donde se busca ajustar los parámetros de un modelo para mejorar su rendimiento. Además, en el aprendizaje no supervisado, las puntuaciones Z pueden ayudar a agrupar datos similares y a identificar patrones ocultos en grandes volúmenes de información. La capacidad de transformar datos a una escala común mediante puntuaciones Z es fundamental para garantizar que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen de manera efectiva, ya que muchos de ellos son sensibles a la escala de los datos. En resumen, el análisis estadístico Z es una herramienta poderosa que permite una comprensión más profunda de los datos y mejora la eficacia de los modelos predictivos.
