Publications by César Córdova Cáceres
RLS-EJERCICIOS
Regresión Lineal Simple Para este ejercicio utilizaremos la base de datos de indicadores sociodemográficos de todo el mundo, organizada por quinquenios. La fuente original de los datos es el proyecto Gapminder https://www.gapminder.org/data/ Consideraremos las siguientes variables Variable dependiente: Expectativa de vida femenina Variables in...
2756 sym R (3600 sym/22 pcs) 3 img
Análisis no pramétrico
Análisis No Paramétrico para contraste de medios Introducción Para el desarrollo de estos ejercicios, vamos a trabajar con la base de datos de la encuesta sobre “Medios de Comunicación” realizada por el Instituto de Opinión Pública de la PUCP en la ciudad de Lima en marzo del 2013. En esta oportunidad vamos a analizar que factores está...
4149 sym R (10849 sym/23 pcs) 3 img
RLS v2
Práctica dirigida: correlación y regresión César Córdova 7/4/2021 Para esta práctica revisaremos los factores asociados con la fecundidad en el mundo. Para ello utilizaremos datos compilados por el proyecto Gapminder (https://www.gapminder.org/). Antes de empezar debemos cargar un par de paquetes de R. “ggplot2” para realizar gráficos...
2305 sym R (10500 sym/20 pcs) 2 img
Conglomerados 2
Análisis de conglomerados 2: jerárquico y k medias 9/11/2020 Cargar data load("mundo98.rda") Adecuación de data names(mundo98) ## [1] "region" "tfr" "contraception" ## [4] "educationMale" "educationFemale" "lifeMale" ## [7] "lifeFemale" "infantMortalit...
553 sym R (3558 sym/23 pcs) 3 img
PC2
Práctica dirigida: Análisis de Componentes Principales II Realizar el análisis de componentes principales Evaluar el número adecuado de componentes a extraer Extracción de componentes o factores Rotar componentes o factores Caracterización de componentes rotados Introducción El objetivo de la presente práctica dirigida es evaluar la vali...
5280 sym R (7947 sym/28 pcs)
ANOVA 2 FACTORES
ANOVA de dos factores 9/11/2020 Cargar data data <- read.csv("PROBLEMA.csv", sep = ";") Estadísticos descriptivos with(data, tapply(TIEMPO, list(PROBLEMA), mean)) ## ALGEBRAICO ARITMETICO GEOMETRICO ## 107.50000 83.16667 120.33333 with(data, tapply(TIEMPO, list(CONDICION), mean)) ## MUSICA NORMAL RUIDO ## 102.00000 64.16667 1...
1403 sym R (10568 sym/37 pcs) 8 img
Constraste no paramétrico
Análisis No Paramétrico Carga de Paquetes library(summarytools) library(foreign) Cargar data df <- read.spss("BASE.sav", to.data.frame = T , use.value.labels = T) Adecuación de data Como la variable dependiente está registrada como objeto de tipo factor, la pasamos a objeto numérico. df$P1A_TOT_Panel1.n <- as.numeric(df$P1A_TOT_Panel1...
985 sym R (4079 sym/13 pcs)
Contraste de medias y proporciones
Contraste de medias 2021-2 Cargar data load("genero12.Rdata") Introducción Para realizar los contrastes de medias, vamos a utilizar la base que contiene los datos del estudio de Roles de Género del IOP del 2012. En general, vamos a realizar los ejercicios utilizando la siguiente estructura de desarrollo: Paso 1: Planteamiento de hipótesis Pa...
4209 sym R (5023 sym/23 pcs)
Diagnóstico de residuos del modelo de regresión lineal
Diagnostico de residuos y supuestos del modelo de regresion lineal Cesar Cordova 20/4/2021 Ejercicios Vamos a calcular 01 modelo de regresión lineal y luego realizar un diagnóstico de sus residuos. Para ello utilizaremos datos compilados por el proyecto Gapminder (https://www.gapminder.org/). La data final, luego de adecuación, se puede desca...
2460 sym R (5534 sym/19 pcs) 3 img
Curva Normal
Distribución normal en R 1. Carga de datos En esta práctica vamos a trabajar con los datos de la encuesta de Género 2012 del Instituto de Opinión Pública de la PUCP (IOP). La data se puede encontrar en Google Classromm: Curva Normal. library(foreign) genero12 <- read.spss("IOP_1212_01_D.sav", to.data.frame = TRUE, u...
2041 sym R (7566 sym/48 pcs) 1 img