Estudio cuantitativo que evalúa el riesgo financiero en seguros médicos mediante modelado lineal (RLS y RLM) con datos de 1,333 asegurados. A través de un protocolo de validación cruzada (Split-Validation 80/20), se demuestra que los factores conductuales modificables —específicamente el tabaquismo, con un impacto promedio de $23,512 USD anuales— poseen una capacidad explicativa críticamente superior ($R^2 = 93.24%) sobre los costos de salud en comparación con el efecto marginal del envejecimiento biológico aislado

Midterm

Omnichannel Journey Map

STA 6543 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Chapter 5

A Shiny application that predicts the next word in a phrase using unigram, bigram, and trigram language models built from the SwiftKey dataset.