Estoy tratando de entender cómo interpretar los coeficientes de un modelo estadístico o de aprendizaje automático.
Quiero saber cómo estos coeficientes afectan la producción y cómo explicarlos de manera significativa.
7 respuestas
Martina
Sun Oct 13 2024
En el análisis estadístico, el valor p juega un papel crucial a la hora de determinar la importancia de un coeficiente.
Sirve como umbral para medir la probabilidad de que un resultado observado se deba al azar.
MysticInfinity
Sun Oct 13 2024
Cuando un valor p es bajo, específicamente menos de 0,05, significa que es poco probable que el coeficiente en cuestión sea cero por mera coincidencia.
Esto implica que existe una relación estadísticamente significativa entre las variables analizadas.
Sara
Sun Oct 13 2024
Por el contrario, un valor p alto, normalmente superior a 0,05, indica que el coeficiente no se puede distinguir de forma fiable de cero.
En otras palabras, el resultado observado bien podría atribuirse al azar y, por tanto, no es estadísticamente significativo.
Martina
Sun Oct 13 2024
El umbral de 0,05 se utiliza a menudo como punto de referencia estándar para determinar la significancia estadística, aunque este límite no es absoluto y puede variar según el campo de estudio y la pregunta de investigación específica.
MountFujiVista
Sat Oct 12 2024
Es importante interpretar los valores p dentro del contexto del diseño del estudio, el tamaño de la muestra y otros factores que pueden influir en el análisis estadístico.
Un valor p bajo no significa necesariamente que el efecto observado sea prácticamente significativo o significativo.