Publications by Rubén Pizarro Gurrola
prueba
Objetivo Objetivo prueba Descripción Descripción del ejercicio o caso Marco teórico Son conceptos que ya van a estar en caso Desarrollo Cargar librerías library(readr) ## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2 Cargar datos datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/d...
441 sym R (1086 sym/5 pcs)
Caso 2. Datos agrupados
1 Objetivo Agrupar datos y describir datos visualmente de variables de edades y generos usando función fdt y fdt_cat de la librería fdth. 2 Descripción Se cargan librerías adecuadas de caso Se construyen y simulan datos con dos variables de interés edades y géneros de personas. Se determina las clase para construir tablas de frecuencias de...
4928 sym R (3380 sym/20 pcs) 5 img
Caso 3. Medidas de localización. Media, mediana y moda
1 Objetivo Determinar medidas estadísticas de localización media, mediana, moda, máximos mínimos y rango de un conjunto de datos usando funciones de R. 2 Descripción El proceso de este caso permite identificar las medidas de localización de media, mediana, moda, máximos, mínimos, rango y el significado de las mismas para interpretar si u...
12274 sym R (5226 sym/62 pcs) 7 img
prueba caso 4
Objetivo Prueba caso 4. Medidas de Dispersión Desarrollo Cargar librerías library(ggplot2) library(fdth) Crear datos datos <- c(27, 30, 22, 23, 20, 21, 25, 20, 18, 27, 19, 26, 30, 24) datos ## [1] 27 30 22 23 20 21 25 20 18 27 19 26 30 24 Determinar la varianza a detalle Determinar la varianza con una tabla con columnas que...
336 sym R (1391 sym/13 pcs)
Explorar datos FIFA
Objetivo Explorar datos de jugadores de FIFA de un archivo csv por medio de librería readr Descripción Identificar una ruta WEB en donde se encuentra un archivo csv que contenga varias variables con lo cual se podrá importar con la función de read (lectura) que permitirá explorar sus datos. Marco teórico La exploración de datos es un pri...
2685 sym R (21378 sym/16 pcs)
CASO 6. Técnicas de conteo Principio aditivo multiplicativo y diagrama de árbol
1 Objetivo Aplicar y simular algunas técnicas de conteo para determinar probabilidades. 2 Descripción Cargar librerías Generar datos a partir de la función source() Aplicar técnicas de conteo aditivo y multiplicativo Interpretar resultados de técnicas de conteo Interpretar diagrama de árbol Interpretar probabilidades elementales 3 Marco...
7004 sym R (13523 sym/54 pcs) 1 img
Caso 1. Regresión Lineal Simple. Peso Estatura datos FIFA
1 Objetivo Construir y evaluar un modelo de regresión lineal simple para realizar predicciones de peso de jugadores de fútbol con los datos de FIFA de acuerdo a la variable estatura 2 Descripción Cargar librerías Cargar datos Seleccionar variables de estudio estatura y peso Crear datos de entrenamiento y datos de validación Construir el mo...
5845 sym R (8394 sym/42 pcs) 6 tbl
Caso 2. Comparación y evaluación de métricas de regresión lineal simple vs regresión polinomial
1 Objetivo Construir modelos de regresión lineal simple y polinómico importando datos FIFA con variable Overall y Valor para realizar predicciones y evaluar y comparar su rendimiento. 2 Descripción Cargar librerías Cargar datos de FIFA Métricas a evaluar Explorar datos Variables independiente y dependiente Visualiz...
7104 sym R (13349 sym/63 pcs) 12 tbl
Prueba regresión lineal múltiple
Cargar librerías library(readr) # Para importar datos library(dplyr) # Para filtrar library(knitr) # Para datos tabulares library(ggplot2) # Para visualizar library(plotly) library(caret) # Para particionar library(Metrics) # Para determinar rmse Cargar datos datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/fhernanb/Python-para-es...
197 sym R (1329 sym/6 pcs)