Publications by Gerson Rivera
CLASE 11 (Regresión de Poisson con statsmodels en Python)
Tabla de contenidos Prueba del Modelo CLASE 11. Regresión de Poisson con statsmodels en Python Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 30 julio 2024 #!pip install pyreadstat import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula as sm import pyreadstat import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import gl...
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CLASE 12 (Regresión de Poisson con Patsy en Python)
CLASE 12. Regresión de Poisson con Patsy en Python Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 30 julio 2024 El paquete statmodels y patsy de Python tiene un soporte excelente para realizar la regresión de Poisson. Usemos el conjunto de datos de recuentos de ciclistas del puente de Brooklyn. Puede recoger el conjunto de datos desde nyc_bb_b...
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CLASE 9 (Regresión Logística Binaria Múltiple en Python)
Tabla de contenidos APLICACIÓN GML Importando librerias CREAR EL MODELO CON STATSMODELS Desempeño del modelo Forma alternativa. Regresión Logística en Python CLASE 9. Regresión Logística Binaria Múltiple en Python Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 25 julio 2024 APLICACIÓN GML Importando librerias import pandas as pd ...
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CLASE 10 (Regresión Logística Binaria Múltiple en R)
Tabla de contenidos GENERALIDADES vif es factor de inflacion de la varianza para detectar multicolinealidad Quitar dos variables con el mayor p-valor Quitamos de nuevo dos variables con el mayor p-valor Bondad de Ajuste Pronósticos CLASE 10. Regresión Logística Binaria Múltiple en R Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 25 julio 2...
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CLASE 8 (Regresión Logística en R)
Tabla de contenidos Leer base de datos Aplicación del modelo Propuesta del modelo Generando predicciones Validación Conclusión Estructura del modelo CLASE 8. Regresión Logística en R Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 19 julio 2024 Leer base de datos Para este proceso se recomienda el uso de la librería readr. NOTA. Se su...
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CLASE 7. Regresión Logística en Python
Tabla de contenidos Importar los paquetes a utilizar Cargar la base de datos Estimar el Modelo de Regresión Logística Dividir la base de datos en 2 partes: Instanciamos al modelo Validación Ajustar el modelo utilizando la base de entrenamiento Ajustar el modelo utilizando la base de prueba (Exclusivamente x\_test) Diagnóstico Verificar la ...
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Práctica 1 (Est-II)
Tabla de contenidos Ejercicios de Variables Aleatorias Ejercicio 1. Ejercicio 2. Ejercicio 3. Ejercicio 4. Ejercicio 5. Ejercicio 6. PRÁCTICA 1. ESTADÍSTICA II Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 12 julio 2024 Ejercicios de Variables Aleatorias Ejercicio 1. Una variable aleatoria Y tiene la función de densidad f(y)=\left\{\beg...
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CLASE 6 (Estimación. Parte II)
Tabla de contenidos CONSTRUCCIÓN Y EVALUACIÓN DE UN GLM LOS MODELOS DE POISSON CLASE 6 (Estimación. Parte II) Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 9 julio 2024 CONSTRUCCIÓN Y EVALUACIÓN DE UN GLM En la construcción de modelos lineales generalizados es importante tener en cuenta una cosa: no existe un único modelo que sea váli...
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CLASE 5 (Estimación. Parte I)
Tabla de contenidos ESTIMACIONES CON GML MODELOS LINEALES GENERALIZADOS ESTIMACIÓN CLASE 5 (Estimación. Parte I) Autor/a Gerson Rivera Fecha de publicación 9 julio 2024 ESTIMACIONES CON GML La función U se denomina estadística de puntuación y, como depende de Y, se puede considerar como una variable aleatoria, es decir: U=a(Y) b^{\pr...
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CLASE 8 (Análisis de Serie Temporal Multivariante en R)
Tabla de contenidos Etapas del Análisis TS Multivariante Detalles Introductorios Generar un dataframe aleatorio Convertirlo a mts Herramientas exploratorias básicas Caso de Estudio: Datos macroeconómicos Cargando los datos reales Paquetes importantes Librería para el test ADF de estacionariedad Análisis exploratorio Convertir a objeto ts ...
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