Descripción: Los Modelos Inflacionados de Ceros son un conjunto de técnicas estadísticas diseñadas para abordar situaciones en las que los datos de conteo presentan una cantidad excesiva de ceros. Estos modelos son particularmente útiles en contextos donde los datos no solo son discretos, sino que también muestran una distribución sesgada hacia cero, lo que puede dificultar el análisis convencional. A diferencia de los modelos de conteo estándar, que asumen que los ceros son el resultado de un proceso de conteo normal, los modelos inflacionados de ceros reconocen que la presencia de ceros puede ser el resultado de un mecanismo subyacente diferente, como la falta de ocurrencia de un evento o la censura de datos. Esto permite a los analistas obtener estimaciones más precisas y significativas al modelar la probabilidad de que un evento ocurra y la cantidad de veces que ocurre, en lugar de simplemente contar los eventos. En el ámbito tecnológico, estos modelos se integran para mejorar la predicción y el análisis de datos, permitiendo a los sistemas aprender de manera más efectiva de conjuntos de datos complejos que incluyen una alta proporción de ceros. Su implementación puede variar desde la regresión de Poisson inflacionada por ceros hasta modelos más complejos que combinan diferentes distribuciones para capturar la naturaleza de los datos.
