Glosario

11. Glosario#

Este glosario reúne definiciones breves de conceptos clave utilizados a lo largo del curso. Está pensado como una referencia rápida.

11.1. Python#

  • Script: Archivo de texto que contiene instrucciones en Python para realizar una tarea específica.

  • Jupyter Notebook: Entorno interactivo para escribir y ejecutar código Python en celdas, útil para análisis de datos y visualización.

  • Variable: Espacio de memoria con nombre que almacena un valor.

  • Tipo de dato: Clasificación del contenido de una variable (por ejemplo, int, float, str, bool).

  • Condicional (if, else, elif): Instrucción que permite ejecutar código dependiendo de una condición lógica.

  • Bucle (for, while): Repite un bloque de código mientras se cumpla una condición o sobre elementos de una secuencia.

  • Función: Bloque de código reutilizable que realiza una tarea y puede devolver un resultado.

  • Librería: Colección de funciones y clases predefinidas (por ejemplo, pandas, matplotlib, statsmodels).

  • Algoritmo: Secuencia ordenada de pasos que resuelven un problema.

  • Pseudocódigo: Descripción informal de un algoritmo usando lenguaje natural estructurado.

  • Flujograma: Representación gráfica de los pasos de un proceso o algoritmo.

  • Intérprete: Programa que ejecuta el código Python línea por línea.

  • JupyterLab: Versión moderna de Jupyter con pestañas, explorador y consolas.

  • Kernel: Proceso que ejecuta el código dentro de una libreta Jupyter.

  • uv: Herramienta para instalar Python y gestionar dependencias en entornos virtuales.

  • Comprensión: Expresión concisa para crear colecciones a partir de un iterable.

  • Generador: Objeto que produce valores de forma perezosa a demanda.

  • f-string: Cadena con formato que permite incrustar expresiones con f"texto {expr}".

11.2. Estadística#

  • P-valor: Probabilidad de obtener un resultado tan extremo como el observado si la hipótesis nula fuera cierta.

  • Intervalo de confianza: Rango en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional con cierta probabilidad.

  • Correlación: Medida de la asociación lineal entre dos variables cuantitativas.

  • Regresión: Modelo estadístico que describe la relación entre una variable dependiente y una o más independientes.

  • Chi-cuadrado (χ²): Prueba estadística utilizada para comparar frecuencias observadas con esperadas.

  • Tamaño del efecto: Medida de la magnitud de una diferencia o asociación.

  • Modelo lineal general (GLM): Marco estadístico que generaliza la regresión lineal para diferentes tipos de variables dependientes.

  • Regresión logística: Modelo GLM especializado para variables binarias.

  • Regresión de Poisson: Modelo GLM utilizado para datos de conteo.

  • Función de enlace: Transformación que conecta la media del modelo con la predicción lineal.

  • Razón de momios (odds ratio): Medida de asociación basada en la relación de probabilidades.

  • ANOVA: Análisis de varianza para comparar medias entre varios grupos.

  • ANCOVA: ANOVA que incorpora covariables continuas para ajustar el modelo.

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