Simulación 01
IQR vs Z-score vs MAD
Robustez estadística, forma de distribución y criterios de detección.
Abrir laboratorio →Suite de simulaciones didácticas
Outliers Lab
Seis laboratorios interactivos para pasar de reglas estadísticas a influencia, anomalías multivariadas, Isolation Forest, LOF, One-Class SVM y decisiones basadas en costo.
Secuencia sugeridaRobustez → influencia → multivariado → aislamiento → densidad/frontera → decisión.
Simulación 02
El outlier que cambia el modelo
Pendiente, R², RMSE y Cook's Distance con un punto arrastrable.
Abrir laboratorio →Simulación 03
Outlier multivariado invisible
Z-score univariado vs distancia de Mahalanobis.
Abrir laboratorio →Simulación 04
Isolation Forest por dentro
Profundidad de aislamiento, anomaly score, ranking y contamination.
Abrir laboratorio →Simulación 05
LOF + One-Class SVM
Densidad local frente a frontera no lineal de normalidad.
Abrir laboratorio →Simulación 06
Model Arena + Threshold
Modelos, métricas y costos de decisión en un mismo escenario.
Abrir laboratorio →Enfoque de trabajo
1. Hipótesis
Anticipá qué debería ocurrir antes de mover un control.
Anticipá qué debería ocurrir antes de mover un control.
2. Evidencia
Compará scores, métricas, geometrías y sensibilidad.
Compará scores, métricas, geometrías y sensibilidad.
3. Decisión
No elimines un caso solo porque un algoritmo lo marca.
No elimines un caso solo porque un algoritmo lo marca.