Analisis ini bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai kondisi kemiskinan di wilayah Kepulauan Sunda Kecil, yang meliputi Provinsi Bali, Nusa Tenggara Barat (NTB), dan Nusa Tenggara Timur (NTT). Wilayah ini memiliki karakteristik ekonomi dan pembangunan yang berbeda-beda, sehingga menarik untuk dianalisis lebih lanjut dari sisi kesejahteraan masyarakat. Dalam analisis ini digunakan data tingkat kemiskinan pada tingkat kabupaten/kota yang diperoleh dari dataset Klasifikasi Tingkat Kemiskinan di Indonesia. Data tersebut kemudian dieksplorasi dan divisualisasikan untuk melihat pola, distribusi, serta perbedaan kondisi kemiskinan antar daerah di wilayah Sunda Kecil. Proses analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu deskripsi data, eksplorasi variabel, serta visualisasi data numerik dan kategorik menggunakan bahasa pemrograman R. Visualisasi yang dihasilkan bertujuan untuk mempermudah interpretasi data sehingga dapat memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai kondisi kemiskinan di wilayah tersebut. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat memberikan insight awal mengenai perbedaan tingkat kemiskinan antar wilayah, serta membantu dalam memahami faktor-faktor yang berpotensi berkaitan dengan kondisi sosial ekonomi masyarakat di Kepulauan Sunda Kecil.

Actividad_2 Caso C&A Wilmer Tuta

María es agente inmobiliaria y fundó su propia compañía C&A (Casas y Apartamentos) en Cali. En el contexto de una desaceleración temporal del sector, recibe una solicitud de asesoría para ubicar dos empleados con sus familias, cada uno con restricciones específicas de tipo de vivienda, zona, estrato y un crédito preaprobado.

Análisis predictivo del mercado inmobiliario en Cali mediante regresión múltiple para optimizar decisiones de inversión corporativa

Este documento presenta una guía práctica y aplicada sobre el uso de Modelos Lineales Generalizados (GLM) en el contexto de la nutrición y el comportamiento alimentario. A través de la simulación de datos, exploramos cómo elegir y ajustar el modelo estadístico adecuado según la naturaleza de la variable de respuesta (continua, binaria, conteos o positiva sesgada). El tutorial cubre desde la regresión lineal clásica hasta modelos más avanzados como Logístico, Poisson, Gamma y Binomial Negativa, utilizando R como herramienta central. Es un recurso diseñado para estudiantes de posgrado e investigadores que buscan fortalecer su análisis de datos clínicos y conductuales.