PROJECT / MULTIVARIATE-LAB
Del patrón al modelo.
¿Qué podemos descubrir al mirar varias variables a la vez?
Una aplicación para explorar sus relaciones, encontrar perfiles parecidos y probar modelos de predicción.
Qué puedes explorar
Elige entre tres ejemplos: perfiles metabólicos, rendimiento académico y analíticas sanguíneas. Puedes seleccionar las variables que te interesan, ver cuáles se relacionan y descubrir qué registros se parecen entre sí. Los gráficos de PCA ayudan a resumir muchas variables en una vista más sencilla; los grupos permiten explorar distintos perfiles. En los casos de estudiantes y analíticas también puedes elegir qué quieres predecir y comparar modelos. Construí esta aplicación en R y Shiny a partir de mis trabajos de análisis multivariante en la UOC.
Qué nos cuenta el proyecto
La idea es recorrer el camino entre observar un patrón y comprobar si sirve para predecir. Verás errores de predicción y comparaciones con una referencia sencilla, calculados sobre datos que el modelo no utilizó para aprender. La demo pública usa datos sintéticos: puedes experimentar sin exponer los archivos académicos originales. Los resultados mostrados más abajo proceden de esos trabajos originales y no coinciden necesariamente con los de la demo. Los ejemplos de salud son educativos, no herramientas de diagnóstico.
EVALUACIÓN EJECUTADA / 2026-10-01
Resultados sobre una copia académica, sin retirar observaciones por sus residuos. La clasificación de mejora utiliza la nota previa disponible antes del examen; no demuestra que una intervención cause una mejora. El test coronario contiene solo tres positivos y no valida una herramienta clínica.