José Alfredo Castro Carrasco

Demografia PhD| Matematicas Aplicadas MSc | Gestion Tecnica de Seguros Mgtr. | Estadistico Informatico Ing. | Lasallano&Politecnico

[Poirot @Argenpoirot]

Lo del inicio es una escuela en América Latina, lo del final es una escuela en China.
La educación explica mucho, si no es que explica TODO.

[Ecuavisa Noticias @EcuavisaInforma]

#Televistazo | Hace diez años, la carrera de matemáticas no era muy atractiva, pero ahora experimenta un notable crecimiento. Se enseña en seis universidades y sus aplicaciones incluyen el desarrollo de modelos y algoritmos, usados en la inteligencia artificial.

🎙️ @diegopuente1

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[Enséñame de Ciencia @EnsedeCiencia]

🚨 La forma de las Pringles es mucho más que una simple curiosidad 😮

La forma de las papas Pringles no es producto del azar, sino de una brillante aplicación de las matemáticas. Esta icónica figura se conoce como paraboloide hiperbólico, una superficie con doble curvatura, cuya ecuación matemática es z = y² - x². Esta forma no solo es visualmente distintiva, sino también funcional.

Gracias a esta geometría, las papas Pringles pueden apilarse una sobre otra de forma eficiente, ocupando el menor espacio posible dentro del tubo. Esto reduce significativamente el riesgo de que se rompan durante el transporte y almacenamiento. Además, su diseño permite una distribución uniforme del sabor y proporciona una textura crujiente agradable al paladar.

El desarrollo de esta idea no fue inmediato. Requirió de estudios detallados de ingeniería y matemáticas aplicadas, y tomó aproximadamente dos años lograr una forma que combinara estética, funcionalidad y resistencia. Así, lo que parece una simple papa frita es, en realidad, una pequeña obra de diseño matemático.

[TC Televisión @tctelevision]

Una estudiante ecuatoriana de 20 años fue reconocida como la tercera mejor programadora de inteligencia artificial del mundo.

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[SAROJ PARAJULI @Parajulisaroj16]

Resampling is a technique used in statistics to estimate the sampling distribution of a statistic by repeatedly sampling from the original data set. https://t.co/pAzcNnydD6
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[Miguel Ángel | GptZone @MiguelMaestroIA]

Si no utilizas IA, te quedarás atrás en 2025.

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[Virginio Gallardo @virginiog]

La habilidad pensamiento crítico es una de las más relevantes a desarrollar, y no sólo para estudiantes

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[Enséñame de Ciencia @EnsedeCiencia]

Un leucocito moviéndose entre glóbulos rojos buscando organismos dañinos

[ALPHA MINDSET @ALPHAMINDST]

Mapa mental del libro “

[Matt Dancho (Business Science) @mdancho84]

Logistic Regression is the most important foundational algorithm in Classification Modeling.

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[Virginio Gallardo @virginiog]

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[Virginio Gallardo @virginiog]

Interesante propuesta de la Comunidad Metodologia de investigación de herramientas de inteligencia artificial para la búsqueda, hacer resúmenes, redactar, relacionar documentos, traducir,..

Si tú trabajo necesita de investigación son especialmente útiles

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Bayes' Theorem clearly explained:

[Ben Pierron @Ben_escrito]

La IA acaba de matar a PowerPoint.

No más horas interminables creando presentaciones.

Aquí tienes 8 sitios web para crear presentaciones con IA en segundos:

[Esteban Gómez-Santiago @GEsteban_Gomez]

Les dejo el video con la resolución del práctico del Módulo 2 en el que trabajamos sobre modelos lineales.

Vemos la verificación de supuestos, como utilizar los procesos iterados en regresiones y estimaciones de regresión logística.

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Aguante R!

[Oscar Arias @OACerebro]

There are lies, damn lies, and statistics!

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[Joachim Schork @JoachimSchork]

Misuse of p-values is a prevalent issue in scientific research. P-values are often misunderstood and misapplied, leading to incorrect conclusions. A p-value measures the probability of obtaining results at least as extreme as the observed ones, assuming that the null hypothesis is true. Common problems with p-values include:

✅ Overemphasis on significance: Researchers often focus on whether p-values are below a threshold (e.g., 0.05), ignoring the effect size and practical significance.

✅ P-hacking: Manipulating data or experimental conditions to achieve statistically significant p-values.

✅ Misinterpretation: Believing that a low p-value proves the alternative hypothesis or that a high p-value confirms the null hypothesis.

✅ Ignoring context: Failing to consider the broader context of the study, including prior evidence and the research design.

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