Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 21. Tipos de Muestreo
1 Objetivo Determinar y simular muestreos 2 Descripción Con un conjunto de datos utilizar mecanismos de programación para determinar muestreos mediante técnicas de aleatorio simple, aleatorio sistemático, aleatorio estratificado y por conglomerados. 3 Fundamento teórico El propósito de la estadística inferencial consiste en determinar y ...
10637 sym R (69688 sym/47 pcs) 25 tbl
Regresión Lineal Múltiple. Temperatura de NY
Objetivo Construir un modelo de regresión lineal múltiple con datos atmosféricos de la cd. de NY con la finalidad de valorar la variable explicativa temperatura y realizar predicciones. Librerías library(readr) library(ggplot2) Datos datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Industrias-4.0/main/datos/temperatura%20cond...
1486 sym R (12663 sym/24 pcs)
Arboles de Regresión Temperaturas de NY
Objetivo Construir un modelo de árbol de regresión con datos atmosféricos de la cd. de NY con la finalidad de valorar la variable explicativa temperatura y realizar predicciones. Librerías library(readr) library(ggplot2) library(rpart) # Para crear arboles library(tree) # Para crear arboles library(rpart.plot) # Para visualizar arbol D...
936 sym R (17735 sym/29 pcs) 1 img
Vecinos mas cercanos KNN con datos de felicidad
Objetivo Construir y evaluar un modelo KNN para predecir si una persona es FELIZ O NO FELIZ Descripción Cargar librerías, datos y hacer lo necesario Desarrollo Cargar librerías library(class) # Funciones para clasificación library(caret) # Funciones para Clasificación y Regresión library(mlbench) # Funciones para Machine Learning libr...
1687 sym R (5610 sym/30 pcs) 4 tbl
REGRESION LOGISTICA FELIZ NO FELIZ. Aleatorio
Objetivo Simular un modelo de clasificación para predecir si un apersona es FELIZ O NO FELIZ. Descripción Cargar un conjunto de datos en donde que permitirá simular un modelo de clasificación que etiquete a una persona si es FELIZ O NO FELIZ. El conjunto de datos tiene dos variables, una variable independiente llamada dinero y la variable de...
3871 sym R (5120 sym/32 pcs) 1 tbl
Vecinos mas cercanos KNN. Frutas, proteínas y vegetales
Objetivo Construir modelos de aprendizaje supervisados para resolver tareas de clasificación mediante el algoritmo de vecinos más cercanos con distintos conjuntos de datos. Descripción Inicialmente se cagan las librerías necesarias para ejecutar funciones relacionadas con el algoritmo supervisado de vecinos mas cercanos. Se cargan los datos...
8138 sym R (3004 sym/20 pcs) 3 img 5 tbl
SIMULACION PREDICCION FELIZ NO FELIZ. Aleatorio
Objetivo Simular un modelo de clasificación para predecir si un apersona es FELIZ O NO FELIZ. Descripción Cargar un conjunto de datos en donde que permitirá simular un modelo de clasificación que etiquete a una persona si es FELIZ O NO FELIZ. El conjunto de datos tiene dos variables, una variable independiente llamada dinero y la variable de...
4031 sym R (5120 sym/32 pcs) 1 tbl
Arbol de Clasificación. Datos de felicidad personas
Objetivo Construir interpretar un modelo de árbol de clasificación para predecir estados de felicidad de una persona conforme a características. Descripción Se cargan datos de github: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Industrias-4.0/main/datos/estado%20de%20felicidad%20variables.csv Se asignan a una variable datos Se cargan las li...
3152 sym R (10457 sym/22 pcs) 2 img 3 tbl
Caso 37. Prueba de Hipótesis
Objetivo Realizar pruebas de hipótesis de una y dos colas para estimaciones de medias. Descripción Se cargan algunos ejercicios del contexto de literatura consultada. Se describe prueba de hipótesis de dos colas. Se describe prueba de hipótesis de una cola por la izquierda. Se describe prueba de hipótesis de una cola por la derecha. Aspecto...
4902 sym R (9526 sym/51 pcs) 4 img 9 tbl
Caso 33. Error de Muestreo
Objetivo Determinar el error de muestreo. Descripción Se simula población y muestra de sueldo de trabajadores de una Institución educativa. Se crean datos relacionados con la población y se determinan los parámetros descriptivos. Se crean datos relacionados con muestra y se determinas los estadísticos descriptivos. Se determina el error mu...
3332 sym R (5079 sym/33 pcs) 1 img