Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 3. Regresión Lineal Múltiple con datos Advertising. Programación Python
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de regresión lineal múltiple para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 3...
8201 sym R (11874 sym/56 pcs) 2 img
Caso 4. Arbol de regresión con datos Adverstising Web
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de árbol de regresión para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 30% Cre...
4977 sym R (10846 sym/29 pcs) 2 img 7 tbl
Caso 4. Arbol de Regresión con datos Advertising. Programación Python
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de árbol de regresión para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. 2 Descripción Se utiliza programación Python Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y dat...
8213 sym R (8475 sym/44 pcs) 1 img
Caso 13 Variables aleatorias 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 ...
18455 sym R (11873 sym/99 pcs) 8 img 24 tbl
Caso 5. Bosques Aleatorios con datos advertising. Programación R
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de arboles aleatotios (random forest) para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación ...
14147 sym R (7296 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
Caso 14. Variables aleatorias Continuas. Distribución Uniforme Continua
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 aleatoria...
19208 sym R (10722 sym/104 pcs) 23 img 1 tbl
Caso 13. Variables aleatorias 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 ...
18455 sym R (11873 sym/99 pcs) 8 img 24 tbl
Caso 13. Variables aleatorias 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 ...
18455 sym R (11873 sym/99 pcs) 8 img 24 tbl
Caso 14. Variables aleatorias Continuas. Distribución Uniforme Continua
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 aleatoria...
19209 sym R (10722 sym/104 pcs) 23 img 1 tbl
Caso 5. Bosques Aleatorios con datos advertising. Programación R
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de arboles aleatotios (random forest) para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación ...
15097 sym R (7317 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl