dataintelligence
DataIntelligence
Recently Published
Casen_a_Censo_paso_a_manzana
2 paso en cual se lleva el análisis a nivel de manzana.
correlacion_P01
Se identifica un error que se corrige con Kendall
corr_cc_P16A
Correlaciones entre P16A e ingresos expandidos
corr_ccasen_P03B
Correlaciones entre Material en la cubierta del techo e ingresos expandidos
corr_censo_casen_P01
Correlaciones entre tipo de vivienda e ingresos expandidos por comuna
corr_cC_P03C_V2
correlaciones entre P03C con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P02
Correlaciones entre la "Ocupación de la vivienda" y los ingresos expandidos.
corr_cc_P16A_GRUPO
correlaciones entre P16A_GRUPO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P16A_OTRO
correlaciones entre P16A_OTRO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P13
correlaciones entre P13 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cec_P07
correlaciones entre P07 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_TIPO_OPERATIVO
correlaciones entre TIPO_OPERATIVO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_TIPO_HOGAR
correlaciones entre TIPO_HOGAR con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P16
correlaciones entre P16 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_2017
Se identifican las correlaciones más altas para utilizarlas en análisis de regresión lineal.
corr_cc_esc
correlaciones entre ESCOLARIDAD con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P16A_GRUPO
Correlaciones entre "Pueblo indígena u originario (grupo)" e ingresos expandidos.
corr_censo_casen_P18
Correlaciones entre las categorías de respuesta a "Rama de actividad económica" y los ingresos expandidos a nivel nacional tanto urbano como rural.
corr_cc_P20
correlaciones entre Total hijos/as actualmente vivos con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P19
correlaciones entre Total hijos/as nacidos vivos con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P17
correlaciones entre las categorías de respuesta a la pregunta: ¿Trabajó durante la semana pasada? y los ingresos expandidos.
corr_cc_CANT_HOG
correlaciones entre Cantidad de hogares con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P05
correlaciones entre origen del agua con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P04
correlaciones entre Número de piezas usadas exclusivamente como dormitorio con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P01
correlaciones entre tipo de vivienda con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P09
correlaciones entre edades con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P09
correlaciones entre P09 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P15
Nivel del curso más alto aprobado versus ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P08
correlaciones sexo-ingreso expandido a nivel nacional urbano y rural
tabla_de_proporciones
en el contexto del calculo de correlaciones entre el censo y la casen
corr_casen_censo_003
Se automatizan procesos
corr_casen_censo_002
se calculan correlaciones entre el "ingreso expandido" y variables de la Casen
corr_casen_censo_001
primera aproximacion al estudio de las correlaciones entre Casen y Censo
censo_2017_personas
segundo avance de la generación de tablas de contingencia sobre el Censo del 2017 de personas en Chile
primer_analisis_censo_2017
Se establecen todas las lógicas para generar tablas de contingencia simples para el Censo del 2017
Analisis_de_archivos_raster
Breve curso que explica como trabaja R con rasters
dos_tara
Éste es un trabajo sobre la región de Tarapacá es aún de análisis pero en él se solucionan creemos todos los problemas de desarrollo al menos gruesos que se pueden tener. Debe ser revisado.
uno_arica
Glaciares en Chile
automatizacion_en_la_extraccion_de_areas
Establecemos un ejemplo completo hasta llegar a RF, CART y SVM de donde se exponen las matrices de confusión. Victor propone una manera más eficiente de obtener las áreas teñidas poligonales.
primera_proyecto_glaciar
Se da el primer paso para poder concluir el producto de glaciares el 1 de Junio. Se reparten tareas, se expone lo básico y se plantean interrogantes que deben ser resueltas en el transcurso del desarrollo.
cart_10
descubrimos disminución en el área glacial en la 8 región entre el cuatrimestre 2018 2019.
prueba_001
prueba desde r studio
analisis_archivos_raster_13_05_2010
estudios con rasters Victor
falta el vectorial
rgee_003
Vectores
Introducción a los sig con R
cart_006
se propone una serie de pasos semanales para terminar el producto, se comienzan las automatizaciones, se implementan shps y se determinan las limitaciones de capacidad de rendimiento actuales.
cart_005
se despliegan códigos para calcular áreas por categorías de pixeles
ejemplo_mapa
se hace un mapa simple para probar su incrustacion en otras apps
cart_004
se descubre un diseño metodológico que probablemente dé respuesta al problema del diseño de las muestras.
cart_003
Se genera un random forest para muestras a un nivel de escala 1000.
rf_en_rgee
Aplicar Random Forest a imágenes satelitales consiste en: 1 declarar un diccionario de categorías asociadas a geometrías y contrastarlas con una imagen, lo que constituye la fase de elaboración de la muestra de entrenamiento, 2 el proceso de construcción del modelo y por último, 3 la imagen original reclasificada, esto es, el output del Random Forest.
cart_001
Se entrega un avance en los primeros pasos para aplicar un RF.
puntos_003
Se logra la visualización de bandas Sentinel cortadas con el shp de los lagos. Se comienza a trabajar la matemática de las bandas para obtener el NDGI
ingresos20041808
Construímos un primer producto en forma de tabla, que establece el promedio de los ingresos totales de las personas, datos extraídos de las Casen del 2006 al 2017. Se añade la sd y el gini para el grupo categórico.
mapa_de_calor_001
Se generan mapas de calor a partir de los coeficientes de correlación de Pearson aplicados a valores de variables de imágenes satelitales a petición de Efraín.
Una relación entre tamaño muestral y el factor de expansión comunal
relaciontamanomuestralyfexc
DataDelito2
Prueba2
DataDelito1
Primeras pruebas del producto