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Notación

Las distintas notaciones entre los autores, sus hábitos o los usos propios en la descripción de un problema determinado pueden desconcertarle y hacer que su comprensión sea más lenta, de modo que vamos a abordar el tema de la notación matemática en varias ocasiones dentro de este libro.

Para poder evolucionar en las data sciences, no necesita obligatoriamente un buen nivel en matemáticas (esto dependerá de sus tareas y de su ambición), aunque necesitará de cualquier manera leer e interpretar textos que incluirán expresiones matemáticas en ocasiones algo abstractas. Si no posee una formación superior en matemáticas, considere esto como el aprendizaje de un idioma, que le permitirá acceder al pensamiento de los autores que lea.

Vamos a centrarnos en primer lugar en las distintas maneras de describir los parámetros y la expresión de una regresión lineal. La tarea es algo ardua, pero una vez superada podrá acceder a numerosas lecturas sin tener que preocuparse por la notación.

1. Notación de los parámetros

En lo que respecta a los parámetros, las notaciones difieren según las circunstancias, los hábitos y los autores, de modo que no se deje impresionar, ¡en particular por las letras griegas!

Más arriba en este libro, para describir un ejemplo de regresión lineal multivariante, hemos formulado la siguiente expresión, donde las distintas variables explicativas están ...