Publications by David Townsend
Taller Final Predicción económica y Big Data
Descripción Inicial de los Datos. Planteamiento de las variables: Para el modelo de regresion simple voy a utilizar KM ya que se esperaria una disminucion en el precio de acuerdo a un aumento en este mismo. km <- datos_vehiculos$km summary(km) ## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. ## 0 68000 91000 92492 115000 228000 sd...
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Taller
Cargar Libreria y cargar datos desde el archivo Excel # Instalar y cargar las librerías necesarias if (!requireNamespace("readxl", quietly = TRUE)) install.packages("readxl") if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) install.packages("dplyr") if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2") library(readxl) libra...
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Entrega Econometria
CargarLibreria y cargardatos desde el archivo Excel (echo = TRUE) ## [1] TRUE library(readxl) datos_vivienda <- read_excel("Copia de Datos_Vivienda(1).xlsx") colSums(is.na(datos_vivienda)) ## Zona piso Estrato precio_millon ## 3 3 3 2 ...
6220 sym R (8312 sym/34 pcs) 5 img
Taller 402
#informe #anexo #modelos summary(modelo0) ## ## Call: ## lm(formula = y ~ 1, data = base) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -34415 -8415 836 3058 38585 ## ## Coefficients: ## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) ## (Intercept) 293315 1341 218.8 <2e-16 *** ## --- ## Signif. codes: 0 '*...
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Regresion Lineal
Análisis de Regresión Lineal para el Rendimiento Académico En este análisis, utilizamos datos de un estudiante para construir un modelo de regresión lineal y entender cómo diferentes factores como el tiempo de estudio, horas de sueño y ejercicio influyen en el rendimiento académico, representado por el puntaje obtenido en un examen. Hipót...
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Taller 2 - David Townsend
PRIMERA PARTE Distribuciones muestrales Para una variable con distribución normal estandar determine el valor de \(z\) tal que: \(P(-z < Z < z)=0.90\) \(P(z < Z < 1)=0.40\) \(P(z < Z)=0.05\) \(P(Z > z)=0.80\) En cada caso represente la situación gráficamente Respuestas ## [1] -1.644854 ## [1] -0.1474207 ## [1] -1.644854 ## [1] -0.84162...
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Primer Taller - David Townsend
Punto 1 Para una variable con distribución uniforme \(unif(a=0, b=20)\) se desea determinar las propiedades de los siguientes estimadores del parámetro \(b\) RESPUESTA/ANALISIS DEL GRAFICO Observando la gráfica, podemos concluir que el estimador T1 es insesgado pero no eficiente. Por otro lado, el estimador T2 es sesgado, mientras que el est...
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