Redes neuronales con Excel

Me sorprendió conocer a alguien con doctorado en un área tecnológica decir "yo de estadística no sé nada". Traigo esto a colación porque, como yo lo entiendo, la estadística es una de esas herramientas básicas para analizar y entender los fenómenos observados.

Hace unos días, por ejemplo, nos mostraban una encuesta algo cuestionable ya que no se mencionaba nada acerca del valor p, es decir lo significativo de los resultados. La muestra analizada dejaba lugar a dudas. Es importante pedir liebre cuando no queremos que nos den gato.

Buscando, encontré hoy este sitio de Angshuman Saha con tres o cuatro implementaciones muy adecuadas para trabajar datos en Excel con redes neuronales (NN). Incluye 'clustering', clasificación y árboles de decisión. NN es todo un tema de posible interés para el análisis de datos, incluso Angshuman ofrece un tutorial en ppt en su sitio.

Ok, quizá algo como Weka es mucho más 'serio', pero los xls de Angshuman tienen la ventaja de ser más portables y fáciles de usar quizá para un primer análisis de datos.

Yo los apliqué hoy rápido para analizar una burrada que alguien comentó acerca de los 'viejos' y los 'jóvenes' en nuestra universidad. Un simple análisis con la herramienta de Angshuman de SOM (self-organising maps) demuestra que no es posible distinguir tal división. Pero en fin, eso es obvio a simple vista:


Habría que probar un poco más estas herramientas para Excel y quizá hacer una comparación con datos propios y de mayor número tanto de variables como de observaciones.

Por lo pronto dejo aquí la referencia y la iniciativa de incluir los temas de estadística en todo estudio de posgrado, y en especial la construcción de redes neuronales. Yo tuve la suerte de llevar este tema con el Dr. David GUNARATNAM, quien tiene la virtud de quitar 'el velo' al término y aplicar las redes neuronales a problemas de gran relevancia para el diseño.

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