Descripción: La detección de valores atípicos por puntuación Z es un método estadístico utilizado para identificar datos que se desvían significativamente de la media de un conjunto de datos. Este enfoque se basa en el cálculo de la puntuación Z, que mide cuántas desviaciones estándar se encuentra un valor de la media. Un valor atípico se define generalmente como aquel que tiene una puntuación Z superior a 3 o inferior a -3, lo que indica que está más allá de tres desviaciones estándar de la media. Este método es especialmente útil en conjuntos de datos que siguen una distribución normal, ya que permite identificar rápidamente observaciones que podrían ser errores de medición o fenómenos inusuales. La puntuación Z se calcula restando la media del conjunto de datos a un valor específico y dividiendo el resultado por la desviación estándar. Este enfoque no solo ayuda a limpiar los datos, sino que también es fundamental en la optimización de modelos de aprendizaje automático, donde la presencia de valores atípicos puede afectar negativamente el rendimiento del modelo. Al eliminar o ajustar estos valores, se puede mejorar la precisión y la robustez del modelo, lo que resulta en mejores predicciones y análisis.
