Publications by Juan Sosa PhD
Hierarchical modeling for univariate spatial data
Hierarchical modeling for univariate spatial data Author J. S. Introduction Having laid the foundation for hierarchical Bayesian inference, we now turn to spatial data analysis. We focus on point-referenced and areal data, showing how our models capture spatial patterns directly or through hidden random effects. This builds on early work in Bay...
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Redes Sociales - Taller 4
Percepción de estructuras sociales El trabajo de David Krackhardt en la década de 1980 fue pionero en la identificación de individuos con habilidades para percibir la estructura social en la que están inmersos. Para ello, recopiló datos relacionales sobre la estructura social cognitiva (Cognitive Social Structure, CSS, por sus siglas en i...
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Estadística y Probabilidades - Tablas
1 Introducción La exploración de datos es una etapa fundamental en el análisis de datos, ya que permite resumir la información de las variables de manera clara y precisa. Este proceso se apoya en tablas y gráficos que destacan el comportamiento de las variables de forma comprensible. Una de las aplicaciones más importantes de esta etapa es la...
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Estadística y Probabilidades - Elementos generales
1 Introducción En las últimas décadas, la estadística ha experimentado un notable desarrollo, consolidándose como una disciplina esencial en múltiples áreas del conocimiento. Su fundamento radica en la búsqueda sistemática del saber, sustentada en procesos de observación, análisis y experimentación en contextos específicos. Este en...
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Redes Sociales - ERGMs
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). Wasserman, S., & Pattison, P. (1996). Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction t...
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Redes Sociales - Modelo de Sociabilidad
Modelo Considere una red binaria no dirigida representada mediante la matriz de adyacencia \(\mathbf{Y} = [y_{i,j}]\), donde cada elemento \(y_{i,j} \in \{0,1\}\) indica la presencia (\(y_{i,j} = 1\)) o ausencia (\(y_{i,j} = 0\)) de una conexión entre los \(n\) individuos que conforman la red. El modelo para la probabilidad de conexión entre...
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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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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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