Análisis de Regresión Logística

Este proyecto presenta la aplicación del Análisis Discriminante Lineal (LDA) para la clasificación de observaciones en distintos contextos. Se analizan dos bases de datos: 1) Pacientes con cáncer de pulmón, utilizando variables clínicas y de comportamiento. 2) Usuarios de Twitter, utilizando variables de comportamiento digital asociadas a depresión. El objetivo es evaluar la capacidad de las variables para discriminar entre grupos, analizar la precisión del modelo y verificar sus supuestos. Los resultados muestran que el LDA es una herramienta efectiva para clasificación, con altos niveles de exactitud y buena capacidad de generalización.

Estudio aplicado del Teorema de Bayes y la teoría de decisiones para optimizar la elección de alternativas en escenarios inciertos, incorporando análisis secuencial, control de calidad y evaluación del valor de la información.

Aplicación de métodos bayesianos y modelos de decisión para resolver problemas de incertidumbre en distintos contextos.

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