Publications by Juan Sosa PhD
Redes Sociales - Taller 4
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 una intervención administrativa. Una de las relaciones consultada fue “¿Quién es amigo de X?”. Cada persona indic�...
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Estadística Bayesiana - Muestreador de Gibbs
1 Motivación: modelo Normal con una distribución previa semi-conjugada En la mayoría de los casos no es posible obtener directamente muestras la distribución posterior. Considere especificar Su estado de información previo acerca de \(\theta\) de manera independiente de \(\sigma^2\) de forma que: \[ p(\theta,\sigma^2) = p(\theta)\,p(\sig...
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Redes Sociales - Relaciones entre palabras
1 Introducción Procesamiento de lenguaje natural (natural language processing) o lingüística computacional (computational linguistics). Extraer significado algorítmicamente de textos. Los computadores son buenos para procesar texto, pero no son buenos entendiéndolo. Por el contrario los humanos son buenos para entender texto, pero no son...
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Estadística Bayesiana - Taller 4
Suponga que para un problema de respuesta binaria se planea usar una previa uniforme para la proporción de la población \(\theta\), con el fin de no favorecer ningún valor de \(\theta\) a priori. Sin embargo, algunas personas prefieren estudiar las proporciones en escala logit, es decir, están interesados en \(\gamma = \log\frac{\theta}{...
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Estadística Bayesiana - Taller 5
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 un...
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Estadística Bayesiana - Tiempos de falla
Introducción Caso de estudio inspirado en un problema originalmente propuesto por David Draper para la asignatura Applied Bayesian Statistics (STAT206) en University of California, SC. Un investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica y Eléctrica de una universidad necesita analizar unos datos sobre los tiempos de falla de un d...
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Estadística Bayesiana - Transacciones en el mercado de futuros de gas natural en NYMEX
Introducción Considere el conjunto de datos dado en el archivo traders.RData (139 KB). Este archivo contiene un arreglo de dimensión \(T\times I \times I\) que almacena los datos relaciones de \(I\) comerciantes (traders) a lo largo de \(T\) semanas. Específicamente, este conjunto de datos está constituido por \(T=201\) redes binarias di...
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Estadística Bayesiana - Modelo jerárquico Normal con medias específicas
1 Introducción El tipo más simple de datos multinivel tiene dos niveles, grupos y 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 \(n = \sum_{j=1}^m n_j\) es el tamaño de la muestra. El conjunt...
6264 sym R (17345 sym/41 pcs) 16 img
Redes Sociales - Introducción a los modelos estadísticos para redes sociales
1 Introducción Un modelo estadístico es una colección de distribuciones de probabilidad indexadas por un parámetro de dimensión finita desconocido: \[ \mathcal{P} = \{p(\mathbf{Y}\mid\theta):\mathbf{Y}\in\mathcal{Y}\,\,\text{ y }\,\,\theta\in\Theta\} \] donde: \(\theta\) es un parámetro desconocido. \(\Theta\) es el espacio de par�...
7537 sym R (7156 sym/60 pcs) 13 img
Redes Sociales - Modelo de grafos aleatorios generalizado
1 Introducción El modelo de Erdös–Rényi se puede generalizar como sigue: Definir la colección de todos los grafos con un orden fijo \(n\) que posean una característica determinada. Asignar la misma probabilidad a cada uno de los grafos de esta colección. ¿Cuál es esa característica en el modelo de Erdös–Rényi? Definición imp...
3073 sym R (12388 sym/70 pcs) 15 img