Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 12. Teorema de Bayes
Objetivo Calcular e interpretar probabilidades mediante el teorema de Bayes. Descripción Cargar librerías necesarias, establecer el fundamento teórico, definir fórmula del teorema de Bayes y construir e interpretar ejercicios mediante Teprema de Bayes. Fundamento Teórico Ley de Multiplicación para eventos independientes La Ley de la Mult...
8659 sym R (1457 sym/31 pcs) 7 img
Caso 4. Árbol de Regresión. Datos Advertising
1 Objetivo Construir y evaluar un modelo de árbol de regresión para realizar predicciones y comparar resultados con el modelo de regresión lineal múltiple 2 Descripción Se cargan las librerías necesarias Se cargan los datos Se exploran los datos Se crear los datos de entrenamiento y validación 70% y 30% respectivamente Las métricas a v...
5349 sym R (12189 sym/30 pcs) 2 img 6 tbl
Explorar women y determinar covarianza y correlación
Objetivo Determinar la covarianza y correlación del conjunto de datos women. Descripción Se cargan los datos existentes de la función data() y específicamente los datos de women. Se exploran los datos y estadístico descriptivos Visualizar la dispersión de los datos con ggplot() Determinar covarianza y correlación Interpretación de los da...
1499 sym R (995 sym/16 pcs) 2 img 1 tbl
Caso 13. Variables discretas
Objetivo Resolver cuestiones de casos de probabilidad en casos mediante la identificación de variables aleatorias, funciones de probabilidad,funciones acumuladas, media, varianza y desviación estándar de distribuciones de variables discretas; visualización gráfica relacionada con variables discretas. Descripción Desarrollar ejercicios rela...
15983 sym R (6585 sym/68 pcs) 8 img 15 tbl
Caso 14. Variables continuas. Distribución Uniforme
Objetivo Identificar variables aleatorias continuas y calcular la función de densidad y probabilidades con la distribución de probabilidad uniforme. Descripción Realizar ejercicios del uso de variables continuas mediante la distribución de probabilidad uniforme. Fundamento teórico Una diferencia fundamental entre las variables aleatorias d...
18805 sym R (10780 sym/104 pcs) 23 img 1 tbl
Caso 15. Ejercicios de variables aleatorias discretas y continuas con distribución uniforme
Objetivo Calcular probabilidades con variables aleatorias discretas y con variables aleatorias continuas con distribución uniforme Desarrollo Cargar librerías library(ggplot2) library(dplyr) library(gtools) library(knitr) library(cowplot) # Gráficas mismo renglones options(scipen = 999) # Notación normal Ejercicios con variables disc...
3854 sym R (6038 sym/64 pcs) 10 img
CASO 24. Correlación y Regresión Lineal Simple
1 Objetivo Determinar predicciones de datos bajo el modelo de regresión lineal simple. 2 Descripción De un conjunto de datos con dos variables (bivariable) en donde una de ellas es \(X\) variable independiente y otra de ellas \(Y\) variable dependiente, predecir el valor de Y conforme la historia de X. 3 Fundamento teórico 3.1 Coeficiente d...
15238 sym R (11924 sym/94 pcs) 12 img 4 tbl
Caso 23. Covarianza y Correlación
1 Objetivo Calcular covarianza y correlación así como visualizar la dispersión entre dos variables para su adecuada y correcta interpretración. 2 Descripción Se cargan o se construyen datos y se determinan covarianza, correlación y diagrama de dispersión Antes se cargan las librerías a utilizar 2.1 Cargar librerías Se requiere install....
5273 sym R (12443 sym/28 pcs) 6 img 1 tbl
Predicciones de daños Corazón con Algoritmos Supervisados basados en tareas de Clasificación: Regresión Logística Binaria
Objetivo Implementar el modelo de regresión logística binaria con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-...
10314 sym R (12653 sym/28 pcs) 1 img 4 tbl
Caso 21 Distribución T Student. Intervalo de confianza
1 Objetivo Utilizar funciones de una distribución T Student para calcular función de densidad, probabilidades e identificar valores de t e intervalo de confianza. 2 Descripción Antes de todo, se cargan las librerías. En el sustento teórico, se da a conocer un panorama de la importancia de la distribución T Student comparando la campana de ...
10512 sym R (6324 sym/69 pcs) 9 img