Descripción: El Análisis por Puntuación Z es un método analítico que utiliza puntuaciones Z para interpretar distribuciones de datos. Esta técnica se basa en la normalización de los datos, permitiendo que los valores sean comparables independientemente de la escala original. La puntuación Z se calcula restando la media de un conjunto de datos a un valor específico y dividiendo el resultado por la desviación estándar del conjunto. Esto transforma los datos en una escala estándar, donde una puntuación Z de 0 indica que el valor es igual a la media, mientras que valores positivos o negativos indican cuántas desviaciones estándar se encuentran por encima o por debajo de la media, respectivamente. Este enfoque es especialmente útil en el análisis de datos, ya que permite identificar valores atípicos y evaluar la distribución de los datos de manera más efectiva. Además, el Análisis por Puntuación Z es fundamental en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático, donde se busca ajustar parámetros para mejorar el rendimiento del modelo. Al utilizar puntuaciones Z, los investigadores pueden evaluar la importancia relativa de diferentes hiperparámetros y su impacto en la precisión del modelo, facilitando así la toma de decisiones informadas en el proceso de optimización.
