Publications by Lina Buitrago PhD(c),
Taller 08 - Estadística y Probabilidades
Una entidad educativa ha propuesto tres proyectos para la mejora de la educación en una región del país. Para \(i = 1, 2, 3\), se define \(A_i\) como el evento que representa “el proyecto \(i\) fue aceptado”. Un experto indica que \(\textsf{Pr}(A_1) = 0.30\), \(\textsf{Pr}(A_2) = 0.22\), \(\textsf{Pr}(A_3) = 0.35\), \(\textsf{Pr}(A_1 \cap ...
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Taller 06 - Estadística Bayesiana
Una línea de producción se basa en mediciones precisas de un algoritmo de reconocimiento de imágenes en la primera etapa del proceso. Se sabe que el algoritmo es insesgado, así que es razonable asumir que las mediciones siguen una distribución normal con media cero, \(y_i\mid\sigma^2 \stackrel{\text{iid}}{\sim} \textsf{N}(0,\sigma^2)\), para...
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Estadística Bayesiana - Modelos jerárquicos
1 Introducción El tipo más simple de datos multinivel tiene dos niveles, en los que un nivel consiste de grupos y el otro consiste en unidades dentro de los grupos. Se denota con \(y_{i,j}\) la observación de la unidad \(i\) en el grupo \(j\), para \(i = 1,\ldots,n_j\) y \(j=1,\ldots,m\), donde \(m\) es el número de grupos y \(n = \sum_{j=1}^...
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Análisis Estadístico de Redes - Modelos de distancia
1 Introducción Una innovación clave en el modelamiento de datos relacionales es la incorporación de variables latentes en la forma de características no observadas de los vértices. Es decir, el uso de variables que no se observan directamente pero que son importantes para determinar las probabilidades de interacción. Bajo este enfoque se ti...
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Estadística y Probabilidades - Probabilidad
1 Introducción La mayoría de los experimentos no son de carácter deterministico, es decir, no conocemos de antemano el resultado del mismo, razón por la cual, es necesario medir la posibilidad de ocurrencia de un evento en presencia de incertidumbre. A esta medición se le llama probabilidad. Además de medir la incertidumbre de un evento, a ...
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Análisis Estadístico de Redes - Introducción a Modelos Estadísticos
1 Introducción Un modelo estadístico es una colección de distribuciones de probabilidad indexadas por un parámetro desconocido: \[ \mathcal{P} = \{p(\mathbf{Y}\mid\theta):\mathbf{Y}\in\mathcal{Y},\theta\in\Theta\} \] donde: \(\theta\) es un parámetro desconocido. \(\Theta\) es el espacio de parámetros, i.e., el conjunto de todos los valo...
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Taller 05 - Estadística Bayesiana
Los archivos school1.dat, school2.dat, y shool3.dat contienen datos sobre la cantidad de tiempo que los estudiantes de tres colegios dedicaron a estudiar o hacer tareas durante un período de exámenes. Explore los datos gráfica y numéricamente. Analice los datos de cada una de los colegios separadamente, utilizando un modelo Normal con una di...
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Estadística y Probabilidades - Medidas de Asociación
1 Introducción Con el propósito de investigar el nexo entre dos variables, se quiere describir el comportamiento del conjunto correspondiente mediante gráficas que evidencien la interacción entre las características objeto de estudio, y a través de medidas estadísticas que den cuenta de la asociación entre las variables de interés. 2 Va...
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Taller 06 - Estadística y Probabilidades
Relacione cada diagrama de dispersión con el enunciado que lo describa mejor. La relación entre \(x\) y \(y\) es casi lineal. La relación entre \(x\) y \(y\) no es lineal. No hay mucho que relacione a \(x\) con \(y\). La relación entre \(x\) y \(y\) es casi lineal, menos un dato atípico. Considere los siguientes datos bivariados: \(x\): 1...
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Análisis Estadístico de Redes - Agrupamiento
1 Introducción El agrupamiento (clustering o partitioning) se refiere a la segmentación de un conjunto de elementos en subconjuntos “naturales”. Una partición \(\mathcal{C}=\{C_1,\ldots,C_K\}\) de un conjunto finito \(S\) se refiere a una descomposición de \(S\) en \(K\) subconjuntos \(C_1,\ldots,C_K\) de \(S\) disjuntos y no vacíos tale...
6997 sym R (8026 sym/52 pcs) 9 img 1 tbl