Publications by Dr. rer. nat. Humberto LLinás Solano
4.0.1 Probabilidad (teoría): TOC
1 Probabilidad 1.1. Espacio muestral, eventos y técnicas de conteo: Click aquí. 1.2. Introducción a la probabilidad: Click aquí. 1.3. Probabilidad condicional e independencia: Click aquí. Bibliografía LLinás, H., Rojas, C. (2005); Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte. Co...
425 sym R (86 sym/1 pcs) 1 img
3.1.5. Estadística descriptiva (práctica con R)
1 Introducción Primero, debemos instalar y descargar las librerías que vamos a utilizar. library(dplyr) library(moments) # Para hallar las medidas de forma 2 Data frame Recuerde que el data frame (básicamente una tabla) es en realidad solo un tipo específico de otra estructura de datos (la lista). Actualmente, es el formato de entrada de ...
7263 sym R (7286 sym/28 pcs) 3 img 1 tbl
28.4. Regresión logística multinomial con 3 niveles (matriz de confusion)
1 Librerías library(aplore3) #Base de datos para los ejemplos library(lsm) #Base de datos para ejemplos y estimaciones del Log-verosimilitud library(tidyverse) #Incluye a dplyr y ggplot2 2 Introducción Los métodos de regresión se han convertido en un componente integral de cualquier análisis de datos preocupado por describir...
44486 sym R (6838 sym/37 pcs) 17 img 10 tbl
1.1.3. Análisis cuantitativo de datos
0 Requisito Instalar los siguientes programas (en ese orden): R Studio: click aquí. Software estadístico R: ya sea R para windows o R para mac. 1 R Studio y R Markdown 1.1. RStudio: Click aquí. 1.2. R Markdown: Click aquí. 2 Modelos estadísticos 2.1. Modelos lineales generalizados: Click aquí. 2.2. Regresión lineal: Click aquí. 2.3. Re...
862 sym R (86 sym/1 pcs) 1 img
4.1.3. Probabilidad condicional e independencia (teoría)
1 Probabilidad clásica Sea \(\Omega \ne \emptyset\) un espacio muestral finito y supongamos que todos los eventos elementales suceden con la misma probabilidad. Entonces, para cada evento \(A\) de \(\Omega\): \[P(A)\;= \; \frac{\mbox{Número de elementos de $A$}}{\mbox{Número de elementos de $\Omega$}}\] 2 Propiedades Para eventos \(A\), \(B...
23948 sym R (3210 sym/16 pcs) 5 img 5 tbl
5.0.1. Distribuciones de probabilidad (teoría): TOC
1 Distribución discreta 1.1. Variables aleatorias discretas: Click aquí. 1.2. Distribución uniforme discreta: En preparación 1.3. Distribución binomial: Click aquí. 1.4. Distribución de Poisson: En preparación 1.5. Distribución hipergeométrica: Click aquí. 2 Distribución continua 2.1. Variables aleatorias continuas: En preparación 2...
780 sym R (86 sym/1 pcs)
5.10b.3. Distribución binomial (teoría)
1 Distribución binomial 1.0.1 Experimentos de Bernoulli y binomial El experimento de Bernoulli sólo tiene dos resultados posibles: "éxito" y "fracaso". Un éxito ocurre con probabilidad \(p\), siendo \(0<p<1\). El experimento binomial es un experimento de Bernoulli que se ejecuta \(n\) veces, de tal manera que las diferentes ejecuciones se e...
10835 sym R (2684 sym/13 pcs) 3 img
5.10b.5. Distribución hipergeométrica (teoría)
1 Distribución hipergeométrica 1.0.1 Experimento hipergeométrico En general, un experimento hipergeométrico con parámetros \(n\), \(M\) y \(N\) está basado en las siguientes suposiciones (véase la figura 3.3, abajo): La población o conjunto donde deba hacerse el muestreo es una población finita con \(N\) elementos. Cada elemento de la ...
24064 sym R (8821 sym/36 pcs) 6 img 1 tbl
1.1.1. GLM (Maestría en Estadística) - TOC
Prefacio 1 Modelos lineales Generalizados 1.1 Introducción a GLMs: Click aquí. 2 Modelos logísticos 2.1 Caso binario: Click aquí. 2.2. Caso multinomial: Click aquí. Bibliografía Consultar los documentos: RPubs :: Modelo lineal generalizado (bibliografía). RPubs :: Regresión logística (bibliografía). If you found any ERRORS or have ...
332 sym R (86 sym/1 pcs) 1 img
5.11b.3. Distribución normal (teoría)
1 Función de densidad normal 1.0.1 Definición de \(f\) La función de densidad de la distribución normal con parámetros \(\mu\) y \(\sigma^2\) está dada por: \[f(x)\;= \; \frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^2}} \, e^{-\frac{(x-\mu)^2} {2 \sigma^2}}, \qquad \text{para todo $x$ real}\] El código para escribir la expresión anterior es: $$f(x)\;= \...
26095 sym R (6341 sym/38 pcs) 16 img