Publications by Esteban Lastra
Uso de las Restricciones Sanitarias para Combatir la COVID-19
1. Motivación. La pandemia del SARS COV-2 ha generado una crisis sanitaria a nivel mundial y en este escenario los gobiernos han tomado diferentes medidas restrictivas para detener el rápido esparcimiento del virus y disminuir la cantidad de contagiados para prevenir el colapso del sistema de salud.(Aytekin, Emre) Se nos ha dicho múltiples veces...
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Control 2
Pregunta 1 Cargue las librerias data.table, readxl, ggplot2, chilemapas,sf,sp,leaflet y las bases de datos ENE.csv con el nombre ENE y comunas.csv con el nombre comunas. Luego, una ambas bases de datos con el código de la comuna (en la base de datos de la ENE se llama r_p_c.) (5 puntos) rm(list = ls()) #install.packages("leaflet") #install.pac...
2121 sym R (3062 sym/14 pcs) 3 img
Control recuperativo
Pregunta 1 Limpie el environment para comenzar a trabajar. rm(list =ls() ) Pregunta 2 Cargue los paquetes necesarios para trabajar con DT library(data.table) Pregunta 3 Abra la base de datos Resultados Electorales Pista: Para los archivos .RDS utilice la función readRDS. Ojo que la base de datos no se abrirá como un DT, por lo tanto tiene que...
2525 sym R (8396 sym/22 pcs)
Tarea 3
Pregunta 1 Limpie el environment y cargue los paquetes necesarios para trabajar. rm(list=ls()) library(data.table) library(ggplot2) library(tidyverse) library(janitor) library(plotly) library(RColorBrewer) Pregunta 2 Cargue la base de datos de hogares de la Encuesta Origen y Destino. Debe utilizar el encoding Latin-1 para que se lean los t...
2745 sym R (1638 sym/13 pcs) 6 img
Tarea 5
Pregunta 1 Cargue los paquetes “data.table”, “ggplot2” y “caret”, junto con la base de datos. (1 punto) Importante:Borre todas las observaciones que tienen datos ´NA´ en alguna de las variables. rm(list=ls()) library(knitr) library(data.table) library(moderndive) library(ggplot2) library(caret) library(readr) ESI <- fread("C:...
2628 sym R (4400 sym/28 pcs) 3 img 1 tbl
Control 3 - Lastra
Control 3 - Lastra P.1 Cargue todos los paquetes que necesita para trabajar con data.table, modelos de predicción de regresión, árboles de decisión, cluster y Cross-Validation. Además, cargue la base de datos. rm(list=ls()) library(data.table) library(margins) library(caret) library(ggplot2) library(rpart) library(rpart.plot) library...
3877 sym R (4568 sym/28 pcs) 4 img