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Understanding Simple Linear Regression
An introduction to simple linear regression using car weight and fuel efficiency from the mtcars dataset in R.
Syracuse Football Week 2
Análisis exploratorio de los mecanismos neurovisuales y del impacto cotidiano del síndrome de nieve visual
El Síndrome de Nieve Visual (SNV) representa una de las condiciones neurológicas más fascinantes y desafiantes de la medicina contemporánea. Durante décadas, los pacientes que experimentaban la descripción de una “tormenta de nieve” o “estática visual constante” fueron descartados por los profesionales médicos, etiquetados como psicosomáticos o diagnosticados erróneamente con otros trastornos. Sin embargo, a partir de 2018, con la fundación de la Iniciativa Visual Snow (VSI), se inauguró una nueva era en la comprensión de esta condición. El reconocimiento histórico por parte de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2024-2025, mediante la inclusión en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE), ha validado lo que miles de pacientes sabían desde hace años: el SNV es una afección neurológica genuina, compleja y multisensorial que requiere investigación rigurosa y atención clínica especializada.
Data608-1
Statistical Anomaly Detection in Computer Systems
An introduction to using statistical methods for detecting abnormal server performance and response-time behavior.
Act 6 Laura Guevara
Report 3 Updated
Report 3
Informe técnico reproducible de auditoría y separación de regímenes de evaluación de Saber 11
Este informe documenta de manera reproducible la auditoría y separación de los regímenes de evaluación de Saber 11. A partir del dataset limpio de 7.109.704 registros y 83 variables, se analizaron los valores faltantes y se identificó un cambio estructural desde el periodo 20142. Como resultado, se separaron los regímenes antiguo y nuevo, seleccionando la base 20142–20224, con 4.500.181 registros, para continuar con las etapas de imputación, construcción del panel y modelado predictivo.
DATA 607 Assignment 2B: Classification Model Performance
An analysis of classification performance at probability thresholds of 0.2, 0.5, and 0.8.
A4Q2