Publications by Wilson Sandoval
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Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2023-02-27 Indicaciones: El taller debe ser desarrollado en R. Una vez terminado,debe ser disponibilizado en la plataforma, se pide subir a la plataforma: Códigos de R Archivo en pdf, word, o enlace html de rpubs Sea exhaustivo en la resolución del taller. Más que resultados precisos, ...
1923 sym
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Análisis de correspondencias Múltiples Wilson Sandoval R 2023-02-25 ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS MULTIPLES (MCA) El análisis de correspondencia múltiple (MCA) es una extensión del análisis de correspondencia simple para resumir y visualizar una tabla de datos que contiene más de dos variables categóricas. También puede verse como una gene...
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Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2023-02-18 Para hacer inferencias estadísticas en la estructura de un proceso estocástico (o serie de tiempo) sobre el histórico observado del proceso, normalmente se deben hacer algunas suposiciones simplificadoras (y presumiblemente razonables) sobre esa estructura. El supuesto más impor...
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pcadelitos
library(FactoMineR) library(FactoClass) library(FactoClass) library(factoextra) library(corrplot) library(rio) Delitos <- rio::import("https://github.com/Wilsonsr/Metodos-Estadisticos/raw/main/BASES/Delitos_Colombia.csv", sep=";") library(DT) DT::datatable(Delitos) rownames(Delitos)=Delitos[,1] str(Delitos) ## 'data.frame': 33 obs. of 7 variab...
525 sym R (8667 sym/48 pcs) 12 img
estacionariedad
Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2023-02-15 Para hacer inferencias estadísticas en la estructura de un proceso estocástico (o serie de tiempo) sobre el histórico observado del proceso, normalmente se deben hacer algunas suposiciones simplificadoras (y presumiblemente razonables) sobre esa estructura. El supuesto más impor...
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Análisis de Componentes Principales Wilson Sandoval R 2023-02-10 Análisis de Componentes Principales (ACP) Principal Component Analysis (PCA): método estadístico que permite simplificar la complejidad de espacios muestrales con muchas dimensiones a la vez que conserva su información. Dada una muestra de \(n\) individuos cada uno con \(p...
10245 sym Python (10456 sym/70 pcs) 22 img 1 tbl
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Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2023-02-09 SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS objetivo: Aprender y aplicar métodos estadísticos para el análisis de los datos que se han observado a lo largo del tiempo. Desafío dar cuenta de la correlación entre las mediciones que están cerca en el tiempo. Los temas cubiertos en este curso i...
5374 sym Python (7694 sym/70 pcs) 18 img
Introduccion
2023-02-08 Series de tiempo La metodología de es una herramienta estadística que pretende estudiar un mismo fenómeno cuantitativo a través del tiempo con la finalidad de poder obtener pronósticos de forma asertiva. Esta metodología se utiliza ampliamente en los negocios, las ciencias sociales, las ciencias biológicas, y en muchas otras d...
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presentacion
2023-01-14 Series de tiempo La metodología de es una herramienta estadística que pretende estudiar un mismo fenómeno cuantitativo a través del tiempo con la finalidad de poder obtener pronósticos de forma asertiva. Esta metodología se utiliza ampliamente en los negocios, las ciencias sociales, las ciencias biológicas, y en muchas otras d...
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series
SESIÓN 3: ARIMA Wilson Sandoval Rodriguez 2023-01-29 library(foreign) library(ggfortify) library(forecast) library(gridExtra) library(seasonal) library(lattice) library(zoo) library(urca) library(dynlm) library(highcharter) library(readxl) Historico <- read_excel("Historico (3).xlsx", sheet = "Hoja3") library(imputeTS) ## ## Attaching package...
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