Big mac dataset Module one R assignment.

AS3_ PUENTESVALENTINA_GARAYCARLOS_OTEROJULIANA_CABARCASSMITH_TORRESSOFIAAS3_ PUENTESVALENTINA_GARAYCARLOS_OTEROJULIANA_CABARCASSMITH_TORRESSOFIA

El objetivo de este informe es construir un modelo de regresión logística binomial que estime la probabilidad de rotación de un empleado a partir de un conjunto de variables organizacionales, identificar cuáles de esas variables presentan una asociación estadísticamente significativa con la probabilidad de rotación y estimar la magnitud y dirección de dicha asociación, y evaluar qué tan bien discrimina el modelo entre empleados que rotan y empleados que permanecen. Al tratarse de un diseño observacional y transversal, el alcance de estas conclusiones es asociativo, no causal — vuelvo sobre esta distinción de forma explícita al interpretar los coeficientes.

El objetivo de este informe es construir un modelo de regresión logística binomial que estime la probabilidad de rotación de un empleado a partir de un conjunto de variables organizacionales, identificar cuáles de esas variables presentan una asociación estadísticamente significativa con la probabilidad de rotación y estimar la magnitud y dirección de dicha asociación, y evaluar qué tan bien discrimina el modelo entre empleados que rotan y empleados que permanecen. Al tratarse de un diseño observacional y transversal, el alcance de estas conclusiones es asociativo, no causal — vuelvo sobre esta distinción de forma explícita al interpretar los coeficientes.

Describir la demanda de consulta, la carga de médicos y pacientes y la confiabilidad del registro de un sistema de agendamiento, para identificar qué decisiones sobre talento humano, agendas, capacidad e información permiten estos datos. La base Medical Appointment Scheduling System (Kaggle, archivo Appointment.csv) contiene 1.000 citas registradas entre el 1 de enero de 2020 y el 31 de diciembre de 2023, de 610 pacientes y 611 médicos.

Trabajo realizado por Ana Isabel Giraldo Alzate y Dainer Orlando Cruz Chate. Resumen ejecutivo Este informe desarrolla un flujo reproducible para comprender y predecir la rotación de empleados. El análisis integra comprensión del problema, auditoría de calidad, limpieza controlada, caracterización univariada, contrastes bivariados, estimación de un modelo Logit binomial, evaluación fuera de muestra mediante curva ROC y AUC, análisis de sensibilidad del punto de corte y una predicción aplicada a un perfil hipotético. La rotación se aborda como un evento binario. El modelo no sustituye el criterio de gestión humana: funciona como una herramienta de priorización para orientar conversaciones, revisar cargas de trabajo y diseñar acciones de retención proporcionales al riesgo estimado.