Publications by Alexander Calderon
Trabajo Final - Alexander Calderón
Trabajo Final Curso: Estadística para el Análisis Político 2 (POL304-0690) Profesor: Hans Burkli Alumno: Alexander Calderón Puente de la Vega Código: 20202803 Fecha: 18 de diciembre, 2024 …………………………………………………………………….. ELECCIONES PRESIDENCIALES DEL 2024 EN EE.UU. Estructura del trabajo Pregu...
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PC1 Alexander Calderon
ESTADISTICA PARA EL ANALISIS POLITICO 2 PC1 ALUMNO: Alexander Calderon Puente de la Vega JP: Lizet Crispin FECHA: 20.09.24 …………………………………………………………. Se requiere de su apoyo para poder realizar un análisis sobre las variables del Índice de Estados Frágiles y su agencia en la democracia dada una eventua...
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Trabajo grupal R Grupo 3
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. TRABAJO FINAL DEL CURSO CURSO: Estadística para el análisis político 2 PROFESOR: Hans Bürkli JEFES DE PRÁCTICA: Lizette Crispin, Karina Alcantara...
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Trabajo grupal - R - Grupo 3
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. TRABAJO FINAL DEL CURSO CURSO: Estadística para el análisis político 2 PROFESOR: Hans Bürkli JEFES DE PRÁCTICA: Lizette Crispin, Karina Alcantara...
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Trabajo final del curso
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. TRABAJO FINAL DEL CURSO CURSO: Estadística para el análisis político 2 PROFESOR: Hans Bürkli JEFES DE PRÁCTICA: Lizette Crispin, Karina Alcantara...
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TRABAJO FINAL DEL CURSO
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. TRABAJO FINAL DEL CURSO CURSO: Estadística para el análisis político 2 PROFESOR: Hans Bürkli JEFES DE PRÁCTICA: Lizette Crispin, Karina Alcantara...
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Calderon_Apuntes_Est2
Calderon_Apuntes_Est2 ……………………………………………………………………… OBJETOS EN R Vectores : Numericos Puntaje <- c(62,41,20,18,16) Vectores Factores categoricos Problemas <- c(“Corrupción”,“Delincuencia”,“Otro”,“Falta de seguridad ciudadana”) Vector logico Crecimiento <- c(F,T,F,T,T) Armamos un ...
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Quest N2
Curso: Estadistica para el analisis politico 2 Alumno: Alexander Calderon Codigo: 20202803 QUEST 02 Calcular el modelo de regresión múltiple para explicar la variable lifExpFem. El modelo deberá tener más de dos variables y el mayor R2 posible y todos sus coeficientes sean significativos. library(rio) load(url("https://www.dropbox.com/s/fyo...
831 sym R (2848 sym/8 pcs)
EP - Alexander Calderon
PREGUNTA 2: library(rio) base2=import("admision.xlsx") library(ggcorrplot) ## Loading required package: ggplot2 colNums=names(base2)[c(1,2,3,4)] numXs=base2[,colNums] ggcorrplot(cor(numXs),lab = T,show.diag = F) modelo1=formula(admitido~letras+ciencias+prestigio) reg1=lm(modelo1,data=base2) summary(reg1) ## ## Call: ## lm(formula = modelo1,...
25 sym R (1358 sym/8 pcs) 1 img 1 tbl
PL5 - Alexander Calderon
Práctica de laboratorio 5 (recuperatoria) – Regresión gaussiana library(rio) base1=import("Ceplan.xlsx") str(base1) ## 'data.frame': 228 obs. of 8 variables: ## $ TIPO : chr "Nacional" "Nacional_esp" "Región" "Zona" ... ## $ UBIGEO : chr "NACIONAL" "NACIONAL SIN LA PROV. DE LIMA" "150000" "ZONA NORTE" ... ## $ PROVINCIA:...
93 sym R (1498 sym/6 pcs)