Publications by Juan Sosa PhD
Estadística Bayesiana - Regresión Binaria
Modelo Considere una red binaria no dirigida representada por la matriz de adyacencia \(\mathbf{Y} = [y_{i,j}]\), donde \(\mathbf{Y}\) contiene las conexiones entre \(n\) individuos y sus elementos son \(y_{i,j} \in \{0,1\}\). El modelo para la probabilidad de conexión entre dos nodos se define como: \[ y_{i,j} \mid \theta_{i,j} \overset{\te...
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Estadística Bayesiana - Regresión Binaria
Modelo Considere una red binaria no dirigida representada por la matriz de adyacencia \(\mathbf{Y} = [y_{i,j}]\), donde \(\mathbf{Y}\) contiene las conexiones entre \(n\) individuos y sus elementos son \(y_{i,j} \in \{0,1\}\). El modelo para la probabilidad de conexión entre dos nodos se define como: \[ y_{i,j} \mid \theta_{i,j} \overset{\te...
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Estadística Bayesiana - Regresión Binaria
Modelo Considere una red binaria no dirigida representada por la matriz de adyacencia \(\mathbf{Y} = [y_{i,j}]\), donde \(\mathbf{Y}\) contiene las conexiones entre \(n\) individuos y sus elementos son \(y_{i,j} \in \{0,1\}\). El modelo para la probabilidad de conexión entre dos nodos se define como: \[ y_{i,j} \mid \theta_{i,j} \overset{\te...
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Modelo Normal Multivariado
1 Modelo El modelo Normal multivariado para una secuencia de observaciones \(\boldsymbol{y}_1, \ldots, \boldsymbol{y}_n\), donde \(\boldsymbol{y}_i = (y_{i,1}, \ldots, y_{i,p}) \in \mathbb{R}^p\) para \(i = 1, \ldots, n\), se define como: \[ \begin{aligned} \boldsymbol{y}_i \mid \boldsymbol{\theta}, \mathbf{\Sigma} &\stackrel{\text{iid}}...
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Project C. Luque
Dynamic modeling (project 1) The objective of this project is twofold. First, to adapt the hierarchical model from the original article by incorporating Lasso regression, Ridge regression, and Elastic Net regression into a static framework. Second, to develop dynamic adaptations of each of these models. The motivation for this work arises from ...
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Redes Sociales - Taller 3
Una estructura social cognitiva es una representación mental que organiza cómo las personas perciben, interpretan y responden a interacciones sociales, roles y normas dentro de un grupo. Esta estructura, formada a partir de experiencias previas y procesos cognitivos como la percepción y la memoria, incluye esquemas, valores y mapas de relac...
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Redes Sociales - Taller 3
Una estructura social cognitiva es una representación mental que organiza cómo las personas interpretan y responden a interacciones sociales, roles y normas dentro de un grupo. Formada a partir de experiencias y procesos cognitivos como la percepción y la memoria, incluye esquemas, valores y mapas de relaciones que ayudan a anticipar compor...
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Estadística Bayesiana - Taller 1 - Solución
Suponga que si \(\theta = i\), entonces \(y\) tiene una distribución Normal con media \(i\) y desviación estándar \(\sigma\), para \(i = 1,2\). Además, suponga que \(\textsf{Pr}(\theta = 1) = \textsf{Pr}(\theta = 2) = 0.5\). Escriba una expresión general para \(p(y)\) (densidad marginal de \(y\)) y dibújela para \(\sigma = 2\). Calcule \...
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Estadística Bayesiana - Taller 3 - Solución
La siguiente tabla muestra el número de accidentes mortales por año asociados con aerolíneas en todo el mundo durante un período de diez años (Fuente: Statistical Abstract of the United States). Suponga que el número de accidentes mortales en cada año son condicionalmente independientes y siguen una distribución Poisson con parámetro ...
53168 sym R (10956 sym/29 pcs) 10 img 5 tbl
Estadística Bayesiana - Taller 2 - Solución
Sean \(x\), \(y\) y \(z\) variables aleatorias con función de densidad conjunta (discreta o continua) dada por \(p(x,y,z) \propto p(x,z)p(y,z)p(z)\). Muestre que: \(p(x\mid y,z)\propto p(x,z)\), i.e., \(p(x\mid y,z)\) es función de \(x\) y \(z\). \(p(y\mid x,z)\propto p(y,z)\), i.e., \(p(y\mid x,z)\) es función de \(y\) y \(z\). \(x\) y \...
45004 sym Python (2848 sym/24 pcs) 4 img