Publications by Lina Buitrago PhD(c),

Taller 04 - Análisis Estadístico de Redes Sociales

16.11.2021

David Krackhardt recopiló datos relacionales acerca de la estructura social cognitiva de 21 miembros del personal administrativo de una empresa de fabricación de maquinaria de alta tecnología para evaluar los efectos de un programa reciente de intervención administrativa. Una de las relaciones consultada fue “¿Quién es amigo de X?”. Cad...

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Análisis Estadístico de Redes - ERGM

18.11.2021

1 Introducción Los modelos de grafos aleatorios exponenciales (exponential random graph models, ERGMs) o modelos \(p^*\) se especifican de manera análoga a los modelos lineales generalizados (generalized linear models, GLMs). Frank, O. & Strauss, D. (1986), ‘Markov graphs’, Journal of the American Statistical Association 81(395), 832–842....

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Análisis Estadístico de Redes - Modelos de bloques estocásticos

24.11.2021

1 Introducción Podemos pensar que los vértices de una red pertenecen a clases y que la propensión a establecer vínculos entre pares de vértices depende de la pertenencia de clase de los dos vértices. Los enlaces se producen debido a la equivalencia estructural (structural equivalence), es decir, la similitud de los roles sociales. El vérti...

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Estadística Bayesiana - Muestreador de Gibbs

29.11.2021

1 Introducción En la mayoría de los casos no es posible obtener directamente muestras la distribución posterior. 2 Motivación: modelo Normal con una distribución previa semi-conjugada Considere especificar Su estado de información previo acerca de \(\theta\) de manera independiente de \(\sigma^2\) de forma que: \[ p(\theta,\sigma^2) = p(\...

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Taller 07 - Estadística y Probabilidades

02.12.2021

Sea \(\Omega = \{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\}\) el espacio muestral correspondiente a un experimento aleatorio dado y \[ A = \{0, 1, 2, 3\},\,\, B = \{4, 5, 6, 7\}, \,\, C = \{2, 4, 6\}, \,\, \,\, D = \{1, 8, 9\}. \] eventos incluidos en \(\Omega\). Listar los elementos de los conjuntos que corresponden a los siguientes eventos: \((A^C \cup...

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Estadística y Probabilidades - Distribuciones discretas especiales

11.01.2022

1 Introducción Se presentan algunas distribuciones probabilísticas discretas de uso común que son de especial importancia porque representan los modelos teóricos de los fenómenos aleatorios más frecuentes. 2 Distribución Binomial La distribución de Bernoulli es una distribución de probabilidad que consiste en la observación de un exper...

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Estadística Bayesiana - Comparación de modelos

12.01.2022

1 Criterios de información Las medidas de precisión predictiva se denominan criterios de información y normalmente se definen en función de la devianza (deviance): \[-2\,\text{log}\,p(\boldsymbol{y}\mid\hat{\boldsymbol{\theta}})\,.\] El factor \(-2\) se utiliza para emular el estadístico de prueba del Likelihood-ratio test: \[ \lambda = -2\...

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Taller 10 - Estadística y Probabilidades

13.01.2022

Si los niños y las niñas tienen la misma probabilidad de nacer, ¿a qué es igual la probabilidad de que en una familia con tres hijos, exactamente uno sea niña? ¿Cuál es el número esperado de niñas que tendría una familia con tres hijos? Sea \(X\) la variable aleatoria que representa el número de accidentes de trabajo en una semana en u...

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Estadística Bayesiana - Regresión Lineal

16.01.2022

1 Introducción El modelo de regresión se ocupa de caracterizar cómo el proceso generativo asociado con una variable aleatoria \(y\) varía junto con otra variable o conjunto de variables \(\boldsymbol{x} = (x_1,\ldots,x_p)\). Específicamente, un modelo de regresión especifica una forma para \(p (y \mid \boldsymbol{x})\), la distribución con...

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Análisis Estadístico de Redes - Modelo factorial

17.01.2022

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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