Descripción: La sensibilidad a valores atípicos se refiere al grado en que un modelo estadístico o de aprendizaje automático se ve afectado por datos que se desvían significativamente de la norma. Estos valores atípicos, o outliers, pueden surgir por diversas razones, como errores de medición, variaciones naturales en los datos o eventos raros. La presencia de estos puntos extremos puede distorsionar los resultados de un análisis, llevando a conclusiones erróneas o a un rendimiento deficiente del modelo. Por ejemplo, en un conjunto de datos que mide características como la altura, un valor extremadamente alto o bajo podría influir desproporcionadamente en la media y la desviación estándar, afectando así cualquier modelo que dependa de estas métricas. La sensibilidad a valores atípicos es una consideración crucial en el análisis de datos, ya que un modelo que no maneja adecuadamente estos puntos extremos puede fallar en identificar patrones relevantes o en clasificar correctamente los datos. Por lo tanto, es esencial aplicar técnicas robustas que minimicen la influencia de los outliers, como el uso de medianas en lugar de medias o la implementación de algoritmos específicos diseñados para detectar y manejar estos casos. En resumen, la sensibilidad a valores atípicos es un aspecto fundamental en el análisis de datos que puede determinar la eficacia de un modelo en la identificación de anomalías y en la interpretación de resultados.
