Publications by Erick Jesé Martínez Guardado MG22058
Cointegración y Causalidad
Cointegración y Causalidad Cointegración y Causalidad 1. Prueba de Raíz Unitaria de Dickey & Fuller • Propósito de la prueba • Hipótesis de la prueba • Sintaxis de implementación en R • Estadístico de prueba • Criterio de decisión • Implementación de un ejemplo 2. Cointegración en el enfoque de ...
31444 sym Python (13413 sym/39 pcs) 1 img 6 tbl
Aplicación de Análisis de Clúster
Aplicación de Análisis de Clúster Aplicación de Análisis de Clúster Caso 3.3. Diseño de un plan de incentivos para vendedores Presentación de datos Aplicando métodos jerárquicos Determinación del número de conglomerados Cálculo de los centroides Estimación del análisis de conglomerados no jerárq...
5244 sym 12 img 4 tbl
Aplicación del Filtro de Hodrick-Prescott
Aplicación del Filtro de Hodrick Prescott Costa Rica 1. Usando la versión personalizada 2. Usando la representación rápida El Salvador 1. Usando la versión personalizada 2. Usando la representación rápida Guatemala 1. Usando la versión personalizada 2. Usando la ...
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Análisis de Clúster
Análisis de Clúster (Conglomerados) 1. Explique en qué consiste el análisis de conglomerados 2. Elabore un cuadro comparativo, que incluya los siguientes elementos: 3. Describa las técnicas disponibles para realizar el análisis de clúster, tanto jerárquicas como no jerárquicas, presen...
18090 sym Python (20213 sym/98 pcs) 34 img 3 tbl
Ejercicio A14: Elaboración de un top 5 de socios comerciales
Ítem 1 library(dplyr) library(knitr) library(kableExtra) library(readxl) load("E:/Jese Carpeta/R/Tareas/A14/data_comercio_exterior.RData") data_comercio_exterior |> filter(anio %in% 2018:2020) -> data_1 data_1 |> head(10) |> kable(caption = "Tabla 1. Datos de comercio exterior 2018-2020", align = "c") |> add_footnote...
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A11_MAE118_MG22058
A continuación se demuestra cómo crear un documento R Markdown de tres secciones. Base de datos mtcars Estadísticas descriptivas summary(mtcars) ## mpg cyl disp hp ## Min. :10.40 Min. :4.000 Min. : 71.1 Min. : 52.0 ## 1st Qu.:15.43 1st Qu.:4.000 1st Qu.:120.8 1st Qu.: ...
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Determinantes macroeconómicos que influyen en el precio promedio del m2 del terreno en las zonas urbanas de la región de Latinoamérica durante el año 2022
class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Determinantes macroeconómicos que influyen en el precio promedio del m2 del terreno en las zonas urbanas de la región de Latinoamérica durante el año 2022 ] --- <div align="center"> UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA DE ECONOMÍA "Determinante...
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Determinantes macroeconómicos que influyen en el precio promedio del m2 del terreno en las zonas urbanas de la región de Latinoamérica durante el año 2022
class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Determinantes macroeconómicos que influyen en el precio promedio del m2 del terreno en las zonas urbanas de la región de Latinoamérica durante el año 2022 ] --- <div align="center"> UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA DE ECONOMÍA "Determinante...
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Ejercicio de multicolinealidad
Carga de datos y estimación del modelo library(wooldridge) data("hprice1") head(force(hprice1), n = 5) price assess bdrms lotsize sqrft colonial lprice lassess llotsize lsqrft 300 349.1 4 6126 2438 1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934 370 351.5 3 9903 2076 1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198 191 217.7 3 5200 1374 0 5.252274 5.383118 8.556...
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Práctica de matrices en R y Publicación en Rpubs
Creación de matrices Matriz y matriz_y <- matrix(data = c(20, 30, 36, 24, 40), nrow = 5, ncol = 1, byrow = TRUE) colnames(matriz_y) <- c("y") print(matriz_y) ## y ## [1,] 20 ## [2,] 30 ## [3,] 36 ## [4,] 24 ## [5,] 40 Matriz x matriz_x <- cbind(rep(1, 5), m...
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