Jefferson Samillán Vásquez - Investigador Estadístico

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Jefferson Samillán Vásquez - Investigador Estadístico Lic. Estadístico y Mg. en Gestión Pública con experiencia en investigación científica y tecnológica

⚖️ Sesgo vs. Varianza: El Equilibrio del Machine LearningSesgo alto = underfitting. Varianza alta = overfitting. El punt...
26/09/2026

⚖️ Sesgo vs. Varianza: El Equilibrio del Machine Learning
Sesgo alto = underfitting. Varianza alta = overfitting. El punto óptimo combina bajo sesgo y baja varianza. Guía rápida: si falla por simple, agrega variables; si falla por complejo, reduce o consigue más datos. Y recuerda la Navaja de Ockham: entre dos modelos iguales, el más simple gana. 👇

25/09/2026

La IA que aprendió a "entender" 🧠🤖
Así la red neuronal rompió su límite histórico... y ahora amenaza la mitad de los empleos para 2050 😳

🧠 LDA: El Algoritmo que Separa lo Complejo¿Cómo separa una IA grupos con precisión? 🤔LDA (Análisis Discriminante Lineal)...
21/09/2026

🧠 LDA: El Algoritmo que Separa lo Complejo
¿Cómo separa una IA grupos con precisión? 🤔
LDA (Análisis Discriminante Lineal) busca la línea perfecta entre clases usando el criterio de Fisher: maximizar la distancia entre grupos y minimizar la dispersión interna.
✅ Precisión superior al 90%
✅ Simple, transparente y explicable
✅ Usado en autenticación de alimentos y diagnóstico genético
Sus 4 pilares: normalidad, homocedasticidad, independencia y linealidad.

20/09/2026

📐 INTERPOLACIÓN LINEAL: El Truco Matemático que Define tu Puntaje
¿Cómo comparan un examen de 100 con uno de 175? 🤔
La interpolación lineal unifica todo a una escala del 1 al 5. Le da un 5 automático al candidato y resta una penalidad proporcional por cada punto fallado.
70 puntos → 3.30
112 puntos → 3.60
Así se suman peras con manzanas, sin margen de error. 🎯

🧠 NAIVE BAYES: El Algoritmo que lo Cambia Todo¿Cómo decide una IA si un tumor es maligno o si habrá tráfico? 🤔Naive Baye...
16/09/2026

🧠 NAIVE BAYES: El Algoritmo que lo Cambia Todo
¿Cómo decide una IA si un tumor es maligno o si habrá tráfico? 🤔
Naive Bayes usa el Teorema de Bayes paso a paso:
1️⃣ Probabilidad a Priori: El punto de partida.
2️⃣ Verosimilitud: El peso de la evidencia.
3️⃣ Probabilidad a Posteriori: El resultado final.
Su asunción "ingenua": los atributos son independientes. Pero funciona. 🎯
Aplicaciones reales:
🏥 Diagnóstico de cáncer y diabetes
🚗 Predicción de tráfico y accidentes
👤 Reconocimiento de gestos humanos
Simple, rápido y poderoso.

16/09/2026

🎯 MUESTREO ESTRATIFICADO: Precisión con POCAS Encuestas
Imagina: 100 empleados. 90 operarios y 10 directivos millonarios. Si eliges 10 al azar, podrías seleccionar 4 directivos y arruinar el promedio. 💥
La solución: MUESTREO ESTRATIFICADO
Divide la población en grupos similares (estratos):
👷 Operarios → un lado
💼 Directivos → otro lado
Luego extrae 9 operarios y 1 directivo. Mantienes la proporción exacta. La varianza se desploma. 📉
Resultado: precisión absoluta con mínimo esfuerzo. Tu investigación queda blindada contra la mala suerte. ✅

🤖 KNN: El algoritmo que sabe quién eres por cómo te mueves¿Sabías que un algoritmo puede clasificar tu ejercicio con un ...
11/09/2026

🤖 KNN: El algoritmo que sabe quién eres por cómo te mueves
¿Sabías que un algoritmo puede clasificar tu ejercicio con un 95% de precisión? 🔥
KNN mide "cercanía" usando 3 distancias clave:
📏 Euclídea → línea recta
📐 Manhattan → cuadras de ciudad
🧮 Minkowski → la que elijas
Detalles que marcan la diferencia:
✅ Escalar datos es OBLIGATORIO
✅ Elegir "k" define tu precisión
✅ De 93% a 96.6% según métrica

11/09/2026

🚨 CÓMO UNA APP ACABÓ CON LAS VISITAS FANTASMA EN EL ESTADO
¿Sabías que el Perú usó tecnología para combatir la corrupción en programas sociales? 🇵🇪
El programa Pensión 65 revolucionó su supervisión con la app AYZA y aquí te explico cómo:
🔒 CANDADO DIGITAL
GPS, fecha, hora y foto en CADA visita. Como pedirle a alguien que te mande su ubicación y una selfie para comprobar que sí está trabajando. Adiós a la discrecionalidad.
🚫 CERO VISITAS FANTASMA
Al exigir evidencia verificable, se eliminaron las visitas inventadas de inmediato.
📶 MODO OFFLINE
¿Cómo funciona en los Andes o la Amazonía sin señal? Simple: descargas los padrones ANTES, trabajas OFFLINE y subes los datos DESPUÉS. Diseñado para zonas sin internet.
🚗 LÓGICA WAZE
Al supervisar al 100% de los usuarios, pasaron de 88 a 108 actividades al mes. Usan datos en tiempo real para optimizar rutas y prioridades.
📊 RESULTADO
Transparencia, eficiencia y recursos que SÍ llegan a quienes más lo necesitan.

🤖 DOS MODELOS, UN MISMO OBJETIVODos algoritmos para detectar billetes falsos en R 💸📊🔹 Árboles de Decisión (C5.0)Reglas "...
09/09/2026

🤖 DOS MODELOS, UN MISMO OBJETIVO
Dos algoritmos para detectar billetes falsos en R 💸📊
🔹 Árboles de Decisión (C5.0)
Reglas "Si-Entonces" con entropía. 94% precisión, 100% optimizando con deviance.
🔹 K-Vecinos Cercanos (KNN)
Votación por mayoría entre vecinos. Mide distancias (Euclidiana, Manhattan, Canberra). Requiere normalización.
Diferencia clave: Árboles = lógica explicable. KNN = similitud por instancias.
Dos enfoques, un objetivo: datos → decisiones. ¿Cuál prefieres? 🧠👇

06/09/2026

¿Por qué el Estado no paga "en billetes"? El secreto detrás de cada obra pública 🏗️
¿Alguna vez te preguntaste por qué una obra aprobada tarda tanto en construirse? No es magia ni es lentitud porque sí: cada sol pasa por 3 etapas antes de convertirse en una obra real — Compromiso, Devengado y Pago 👷‍♂️💰 ¡Guárdalo si trabajas en el sector público o construcción!

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