This assignment applies three modern regression techniques—Ridge, LASSO, and Partial Least Squares (PLS)—to a real dataset with 10+ predictors and a continuous outcome. You will review the core ideas and formulas behind each method, then use R to fit the models, tune hyper-parameters via cross-validation, and generate coefficient tables, selection metrics (e.g., RMSE, MAE, R²), and diagnostic plots. The analysis compares which variables LASSO retains or removes, how Ridge and PLS address multicollinearity differently, and which approach yields the strongest predictive performance.

SOP test retest reliability

Este documento presenta un análisis textual aplicado a un estudio sobre la Salsa, siguiendo la metodología de minería de texto en R. A través de procesos de tokenización, eliminación de stopwords, visualización de frecuencias, análisis de sentimiento y construcción de redes de bigramas, se identifican patrones léxicos, asociaciones conceptuales y matices emocionales presentes en el discurso. Los resultados permiten observar cómo la narrativa de la Salsa se articula alrededor de su historia, identidad cultural y práctica musical.