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P-Hacking en Startups: Cómo Evitar las Trampas Estadísticas

2025-06-21

La presión por lanzar productos rápidamente en las startups a menudo lleva a los equipos a reportar cualquier resultado que parezca una mejora, lo que resulta en p-hacking. Este artículo analiza tres escenarios comunes: múltiples comparaciones sin corrección, reformulación de métricas post-hoc y ejecución de experimentos hasta obtener un resultado positivo. Se enfatiza la importancia del preregistro de hipótesis y métricas, evitando la exploración de datos post-hoc, utilizando correcciones para múltiples comparaciones y aplicando umbrales apropiados para observaciones anticipadas. El artículo aboga por celebrar resultados negativos definitivos, argumentando que las prácticas estadísticas rigurosas aceleran el aprendizaje, evitando la liberación de ruido y construyendo una verdadera comprensión del comportamiento del usuario.

Regresión lineal y descenso de gradiente: De la valoración de viviendas al aprendizaje profundo

2025-05-08

Este artículo utiliza la fijación de precios de viviendas como ejemplo para explicar los algoritmos de regresión lineal y descenso de gradiente de una manera clara y concisa. La regresión lineal predice los precios de las viviendas encontrando la línea de mejor ajuste, mientras que el descenso de gradiente es un algoritmo iterativo utilizado para encontrar los parámetros óptimos que minimizan la función de error. El artículo compara el error absoluto y el error cuadrático, explicando por qué el error cuadrático es más eficaz en el descenso de gradiente porque asegura la suavidad de la función de error, evitando así óptimos locales. Finalmente, el artículo conecta estos conceptos con el aprendizaje profundo, señalando que la esencia del aprendizaje profundo también es minimizar el error ajustando los parámetros.