Descripción: Las estadísticas de alta dimensionalidad se refieren a métodos estadísticos que abordan el análisis de datos en espacios donde el número de variables o características es significativamente mayor que el número de observaciones. Este fenómeno es común en campos como la biología, la genética, la imagen médica y el aprendizaje automático, donde se generan grandes volúmenes de datos complejos. La alta dimensionalidad presenta desafíos únicos, como la maldición de la dimensionalidad, que puede dificultar la interpretación y el modelado de los datos. Las técnicas estadísticas en este contexto buscan extraer patrones significativos, reducir la dimensionalidad y mejorar la visualización de los datos. Entre las herramientas utilizadas se encuentran el análisis de componentes principales (PCA), la regresión penalizada y los métodos de agrupamiento. Estas técnicas permiten a los investigadores y analistas manejar la complejidad inherente a los datos de alta dimensión, facilitando la identificación de relaciones y tendencias que de otro modo podrían pasar desapercibidas. En resumen, las estadísticas de alta dimensionalidad son fundamentales para el análisis efectivo de datos complejos, proporcionando un marco para la exploración y la inferencia en contextos donde la cantidad de información supera las capacidades analíticas tradicionales.
