Se puede aumentar el ci

Se puede aumentar el ci

el intervalo de confianza se estrecha al aumentar el

A menudo, la forma más práctica de disminuir el margen de error es aumentar el tamaño de la muestra. Normalmente, cuantas más observaciones se tengan, más estrecho será el intervalo alrededor de la estadística de la muestra. Por lo tanto, a menudo se pueden recoger más datos para obtener una estimación más precisa de un parámetro de la población.

Debe sopesar las ventajas de una mayor precisión con el tiempo y los recursos adicionales necesarios para recoger una muestra mayor. Por ejemplo, un intervalo de confianza lo suficientemente estrecho como para contener sólo el parámetro de la población requiere que se midan todos los sujetos de la población. Obviamente, una estrategia de este tipo suele ser muy poco práctica.

Esto se debe a que la reducción de la variabilidad de sus datos disminuye la desviación estándar y, por tanto, el margen de error de la estimación. Aunque puede ser difícil reducir la variabilidad de los datos, a veces se puede hacer ajustando la forma de recopilar los datos. Por ejemplo, puede utilizar un diseño emparejado para comparar dos grupos. También puede reducir la variabilidad mejorando el proceso para que sea más consistente o midiendo con más precisión.

interpretación de los intervalos de confianza

Tiempo de lectura: 9 minutosEn los últimos años, muchas empresas han adoptado la canalización CI/CD para agilizar su desarrollo de software. Al fin y al cabo, los flujos de trabajo modernos existen para hacer la vida de todos más fácil y las empresas más eficientes. En un entorno DevOps, tanto la productividad como la precisión son vitales. Por eso la automatización de la implementación tiene tanto peso en muchas modalidades de desarrollo de software.

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Sin embargo, como todo lo que incluye construcciones y revisiones de prueba, los conductos de CI/CD requieren la implementación de prácticas sólidas de pruebas de control de calidad. Estos métodos de pruebas automatizadas mejoran los procesos de pruebas manuales existentes al reducir la cantidad de tiempo y trabajo necesarios. Detectar los problemas en una fase temprana y asegurarse de que se han corregido los errores no hará sino agilizar aún más el proceso.

Pero, ¿cuál es la «carne y la patata» de la integración continua y la entrega continua (o despliegue) de tuberías? ¿Existen herramientas de IC/CD específicas que todas las empresas necesitan o sólo las que se adaptan a ciertos casos de uso?

Una canalización CI/CD simplemente automatiza la entrega de software. En el canal, el código se construye y las pruebas se ejecutan a través de la integración continua. A continuación, el proceso automatizado despliega la versión actualizada del código.

ir a la entrega continua

Como se ha señalado en módulos anteriores, un objetivo clave de la bioestadística aplicada es hacer inferencias sobre parámetros poblacionales desconocidos a partir de las estadísticas de la muestra. Existen dos grandes áreas de inferencia estadística, la estimación y la prueba de hipótesis. La estimación es el proceso de determinar un valor probable para un parámetro de la población (por ejemplo, la verdadera media de la población o la proporción de la población) basado en una muestra aleatoria. En la práctica, seleccionamos una muestra de la población objetivo y utilizamos las estadísticas de la muestra (por ejemplo, la media de la muestra o la proporción de la muestra) como estimaciones del parámetro desconocido. La muestra debe ser representativa de la población, con participantes seleccionados al azar de la población. Al generar las estimaciones, también es importante cuantificar la precisión de las estimaciones de las diferentes muestras.

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Existen dos tipos de estimaciones para cada parámetro de la población: la estimación puntual y la estimación del intervalo de confianza (IC). Tanto para las variables continuas (por ejemplo, la media de la población) como para las variables dicotómicas (por ejemplo, la proporción de la población) se calcula primero la estimación puntual de una muestra. Recordemos que las medias y las proporciones muestrales son estimaciones insesgadas de los parámetros poblacionales correspondientes.

ci/cd

Esta página le guiará a través de todo lo que hay que saber sobre la integración continua. Cubriremos las diferencias de matiz entre la integración continua, el despliegue continuo y la entrega continua, explicando los casos de uso y las mejores prácticas en el camino hacia la automatización de la construcción y las pruebas de su software.

La integración continua (CI) es una estrategia de desarrollo de software que aumenta la velocidad de desarrollo y garantiza la calidad del código que los equipos despliegan. Los desarrolladores envían continuamente código en pequeños incrementos (al menos a diario, o incluso varias veces al día), que luego se construye y se prueba automáticamente antes de que se fusione con el repositorio compartido.

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La integración continua va de la mano de las metodologías ágiles. Los miembros del equipo trabajan en «historias» incrementales y el código de estos cambios de software se fusiona de forma incremental en el repositorio de software compartido varias veces al día.

La integración continua automatiza la creación y las pruebas del software. El despliegue continuo es una extensión de esta automatización y permite que el software se despliegue después de cada confirmación de código que pasa el conjunto de pruebas. Los equipos de desarrollo más exitosos despliegan su software con frecuencia.

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