{"id":22882,"date":"2020-03-19T17:12:52","date_gmt":"2020-03-19T16:12:52","guid":{"rendered":"https:\/\/bes-h.com\/es\/?p=22882"},"modified":"2020-04-15T17:03:43","modified_gmt":"2020-04-15T15:03:43","slug":"modelos-parametricos-y-no-parametricos-dentro-de-la-estructura-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bes-h.com\/es\/modelos-parametricos-y-no-parametricos-dentro-de-la-estructura-big-data\/","title":{"rendered":"Modelos param\u00e9tricos y no-param\u00e9tricos dentro de la estructura Big Data"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Nuestros compa\u00f1eros de Data Science de Stratesys y en especial el experto <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/yaroslav-hern%C3%A1ndez-potiomkin-6a77b911b\/?originalSubdomain=es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>Yaroslav Hernandez Potiomkin<\/u><\/a> nos explica qu\u00e9 es el <strong>Big Data<\/strong>, c\u00f3mo aplica a los diferentes departamentos de las empresas y qu\u00e9 diferencias existen entre <strong>los modelos param\u00e9tricos y no param\u00e9tricos.<\/strong><\/p>\n<p>Para profundizar m\u00e1s sobre estos temas, puedes <a href=\"https:\/\/bes-h.com\/es\/#contactanos\"><u>contactar con los expertos.<\/u><\/a><\/p>\n<p>Actualmente estamos experimentando una revoluci\u00f3n del dato, lo que se traduce en mayor capacidad de almacenaje, mayor volumen y por ende, en <strong>mayor variedad de datos<\/strong> a causa de las nuevas herramientas, tecnolog\u00edas y canales de comunicaci\u00f3n como redes sociales, webs y apps. Adem\u00e1s de, la velocidad y el procesamiento de datos relacionado con procesos de generaci\u00f3n del dato y restricciones del modelo de negocio.<\/p>\n<p>Estos tres conceptos, <strong>Volumen, Variedad y Velocidad definen el t\u00e9rmino \u201cBig data\u201d. <\/strong>Asimismo, en el caso de que esta definici\u00f3n pueda ser aplicada e integrada en los procesos de negocio, quiere decir que eventualmente podr\u00eda haber la necesidad de un procesamiento y\/o an\u00e1lisis de datos masivo.<\/p>\n<p>Este t\u00e9rmino se aplica e integra en los procesos de negocio, por lo que nace la necesidad de un <strong>procesamiento y\/o an\u00e1lisis de datos masivo.<\/strong><\/p>\n<p>Muchas empresas est\u00e1n convencidas de que la anal\u00edtica avanzada puede potencialmente <strong>mejorar sus procesos de negocio<\/strong> relacionados con log\u00edstica, marketing, operaciones y estrategia.<\/p>\n<p>A menudo, estos procesos est\u00e1n cubiertos por <strong>t\u00e9cnicas de modelado de datos y metodolog\u00edas<\/strong> como el motor principal de los Sistemas de Soporte a la Decisi\u00f3n (DSS). Los <strong>DSS<\/strong> permiten descubrir conocimiento valioso escondido en los datos y que <strong>reflejan el estado del negocio y su tendencia,<\/strong> \u00a0siempre teniendo en cuenta la informaci\u00f3n hist\u00f3rica.<\/p>\n<p>De esta manera, la toma de decisi\u00f3n asistida es mucho m\u00e1s efectiva que \u00fanicamente el conocimiento, la experiencia y la intuici\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4><strong>Diferencias entre Modelo Param\u00e9trico y Modelo No-Param\u00e9trico en la estructura Big Data<\/strong><\/h4>\n<p>Centr\u00e1ndonos en la parte m\u00e1s t\u00e9cnica, existen muchas herramientas y soluciones relacionadas con \u201cBig data\u201d y anal\u00edtica avanzada en general. Los problemas del mundo real son muy complejos y es muy importante elegir una t\u00e9cnica apropiada o incluso, <strong>dise\u00f1ar una metodolog\u00eda personalizada. <\/strong><\/p>\n<p>Principalmente, existen dos tipos de modelos: <strong><em>param\u00e9tricos<\/em> y <em>no-param\u00e9tricos<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>En el <strong>modelo param\u00e9trico<\/strong>, los datos siguen una distribuci\u00f3n de probabilidad con un conjunto fijo de par\u00e1metros. Esto es muy interesante porque las <strong>hip\u00f3tesis iniciales se\u00a0<\/strong><strong>cumplen<\/strong> y, adem\u00e1s, desde el punto de vista te\u00f3rico, <strong>el modelo est\u00e1 bien fundamentado<\/strong>.<\/p>\n<p>Podr\u00edan surgir dificultades, por ejemplo, cuando existe comportamiento multimodal en los datos, lo que implica que muchos modelos como Quadratic Discriminant Analysis (QDA) or Linear Discriminant Analysis (LDA) (Hastie et al. 2008) no sean apropiados y que las posibles inferencias realizadas sean err\u00f3neas. Pero, por ejemplo, Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) (Hastie et al. 2008) no requiere la asunci\u00f3n de normalidad, ni tampoco Principal Component Analysis (PCA) (Jolliffe, I.T. 2013).<\/p>\n<p><strong>Los modelos no-param\u00e9tricos <\/strong>se pueden diferenciar en:<\/p>\n<p>1) M\u00e9todos no vinculados a una distribuci\u00f3n en concreto, modelos como: kNN, PCA, \u00c1rboles de Decisi\u00f3n<\/p>\n<p>2) M\u00e9todos sin una estructura predefinida: <strong>Support Vector Machines<\/strong> (SVM) y Non-parametric Local Polynomial Regression.<\/p>\n<p>En el caso de <strong>SVM<\/strong>, est\u00e1 muy claro que el n\u00famero de par\u00e1metros crece con el volumen de datos ya que el n\u00famero de vectores soporte est\u00e1 acotado por el n\u00famero de observaciones.<\/p>\n<p>Por otro lado, a diferencia de modelos de regresi\u00f3n par\u00e1metricos con <strong><em>Linear predictor function<\/em><\/strong> en los que la relaci\u00f3n entre las variables independientes y dependientes est\u00e1 predefinida, <strong>la regresi\u00f3n no-param\u00e9trica proporciona un marco m\u00e1s flexible<\/strong> porque la asunci\u00f3n de linealidad y la forma del <em>predictor function<\/em> se relajan, aunque los errores a\u00fan deben ser i.i.d. N\u00f3tese que la linealidad siempre se refiere a los par\u00e1metros, no a los datos.<\/p>\n<p>Esto quedar\u00e1 reflejado en el siguiente ejemplo de <strong>Pagan and Ullah, 1999<\/strong> donde se coge el logaritmo del salario en t\u00e9rminos de la edad de los varones canadienses con el nivel educativo medio en el 1971.<\/p>\n<p>La relaci\u00f3n se asume cuadr\u00e1tica en edad. Entonces, la f\u00f3rmula del modelo lineal param\u00e9trico ser\u00eda como sigue:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.codecogs.com\/eqnedit.php?latex=y_i&amp;space;=&amp;space;\\beta_0&amp;space;+&amp;space;\\beta_1&amp;space;x_i&amp;space;+&amp;space;\\beta_2&amp;space;x_i^2&amp;space;+&amp;space;\\varepsilon_i\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" title=\"y_i = \\beta_0 + \\beta_1 x_i + \\beta_2 x_i^2 + \\varepsilon_i\" src=\"https:\/\/latex.codecogs.com\/gif.latex?y_i&amp;space;=&amp;space;\\beta_0&amp;space;+&amp;space;\\beta_1&amp;space;x_i&amp;space;+&amp;space;\\beta_2&amp;space;x_i^2&amp;space;+&amp;space;\\varepsilon_i\" \/><\/a><\/p>\n<p>N\u00f3tese que este modelo es a\u00fan lineal respecto los par\u00e1metros.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-22884 aligncenter\" src=\"https:\/\/bes-h.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/locPolReg.png\" alt=\"\" width=\"794\" height=\"637\" srcset=\"https:\/\/bes-h.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/locPolReg.png 1000w, https:\/\/bes-h.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/locPolReg-300x241.png 300w, https:\/\/bes-h.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/locPolReg-768x617.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 794px) 100vw, 794px\" \/><span style=\"font-size: 6pt;\">En la Fig. 2 se muestra el ajuste de la regresi\u00f3n param\u00e9trica versus el modelo no-param\u00e9trico.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Para <strong>el modelo no-param\u00e9trico<\/strong>, el par\u00e1metro <em>bandwidth<\/em> se estima por cros-validaci\u00f3n usando el criterio AIC. De hecho, en el modelado no-par\u00e1metrico, a diferencia de modelos param\u00e9tricos lineales, a menudo es conveniente no asumir <em>homocedasticidad<\/em> y estimar la varianza condicional. El siguiente c\u00f3digo R se utiliz\u00f3 para generar el ejemplo pr\u00e1ctico:<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">library(\u00abnp\u00bb)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">data(\u00abcps71\u00bb)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">model.par &lt;- lm(logwage ~ age + I(age^2), data = cps71)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">summary(model.par)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">model.np &lt;- npreg(logwage ~ age, regtype = \u00abll\u00bb, bwmethod = \u00abcv.aic\u00bb, gradients = TRUE, data = cps71)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">summary(model.np)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">plot(cps71$age, cps71$logwage, type=\u00bbo\u00bb, ylab=\u00bblogwage\u00bb, xlab=\u00bbage\u00bb, main=\u00bbLinear Model vs Local Polynomial Regression\u00bb)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">lines(cps71$age, model.par$fitted.values, col=\u00bblightblue\u00bb, lwd=2)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">lines(cps71$age, fitted(model.np), col=\u00bbsalmon\u00bb, lwd=2)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-size: 10pt;\">legend(\u00abtopleft\u00bb, legend = c(expression(paste(\u00abLM (\u00ab, R^2, \u00ab=0.23)\u00bb)), expression(paste(\u00abLocal-PR (\u00ab, R^2, \u00ab=0.33)\u00bb))), col=c(\u00ablightblue\u00bb, \u00absalmon\u00bb), lwd=2)<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; Nuestros compa\u00f1eros de Data Science de Stratesys y en especial el experto Yaroslav 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