Este es un modelo ejemplo de hipótesis de mínima del trabajo presentado para aprobar el curso. Lo ideal sería tener un trabajo tipo artículo científico (paper) en el que emplees algunos de los métodos desarrollados en el curso, pero si no es posible conseguirlo en el tiempo estipulado te pido que lo publiques aquí. Si me das tu autorización los mejores trabajos puedo subirlos a la biblioteca y otorgarles in DOI. En ese caso la universidad me pide que algún profesor de la UNCuyo aparezca como co-autor (ultimo autor) Todos los trabajos deberán tener además una copia del código fuente (Rmd) conjunto de datos y versiones anterióres del código en GitHub. Utiliza el preambulo de Rmd que tiene este trabajo para que aparezca el índice de contenidos.

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This assignment analyzes what factors predict whether a home in the Ames dataset falls into the high-price category. Using dummy variables, the Linear Probability Model, and logistic regression, I examine how features such as living area, quality, garage capacity, central air, and neighborhood influence the probability of a home being high price. The models are compared, interpreted, and tested using a 75/25 train–test split to evaluate predictive performance and real-world applicability.