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Juan Jose Echeverry

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Estadística avanzada multivariada en R y Python
Este cuaderno presenta un recorrido aplicado por los principales métodos de estadística multivariante, utilizando R y Python como lenguajes de análisis. Se desarrollan tópicos como espacios y distribuciones multivariantes, inferencia, análisis de componentes principales (PCA), análisis factorial, escalamiento multidimensional, técnicas de clusterización, clasificación y regresión multivariante con regularización. El objetivo es ilustrar la aplicación práctica de estas metodologías sobre datos simulados y reales, reforzando las bases estadísticas y mostrando su potencial en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Inferencia causal
El documento trata sobre cómo estimar efectos causales del uso de mosquiteros en la malaria usando datos observacionales, aplicando diagramas causales, regresiones ajustadas y emparejamiento para controlar sesgos y obtener inferencias más confiables.
Redes Neuronales
En el presente documento se evalúa un modelo de redes neuronales, mediante la metodología crisp-dm
Modelo XGBoost
Bosque aleatorio.
Se elabora el análisis exploratorio, entrenamiento y evaluación de un bosque aleatorio.
Árboles de decisión
Construimos y evaluamos modelos de árbol para la toma de decisiones.
Marketing Customer Value Data
Emplear análisis exploratorio de datos, junto con modelaje estadístico y técnicas de aprendizaje automático en casos empresariales aplicados.
Uso de K-means
Analisis Series De Tiempo
Introducción Dummys
Teorema de Gauss-Markov en R
Se analiza los supuestos fundamentales para los mejores estimadores lineales no sesgados en una regresión de mínimos cuadros, mediante la programación de R. # Instalar y cargar las librerías necesarias install.packages(c("ggplot2", "dplyr", "broom", "lmtest", "car","skimr")) library(ggplot2) # Para visualización de datos library(dplyr) # Para manipulación de datos library(broom) # Para organizar los resultados de regresiones library(lmtest) # Para realizar pruebas estadísticas en modelos library(car) # Para análisis de regresión avanzado y verificar supuestos library(skimr) # Resumen estadistico
Monitoria Autocorrelación
Universidad Militar Nueva Granada