Este repositorio contiene varios proyectos de análisis estadístico realizados en R. Cada proyecto está organizado en su propio directorio y contiene scripts, datos y documentos relacionados.
- Enunciado_Tarea1.html: Documento HTML con el enunciado de la tarea.
- Enunciado_Tarea1.Rmd: Documento R Markdown con el código y análisis de la tarea.
- Enunciado_Tarea1.Rproj: Proyecto de RStudio.
- hearth_database.csv: Base de datos utilizada en el análisis.
- .RData, .Rhistory, .Rproj.user/: Archivos y directorios generados por RStudio.
- Tarea2.html: Documento HTML con el enunciado de la tarea.
- Tarea2.Rmd: Documento R Markdown con el código y análisis de la tarea.
- Tarea2.Rproj: Proyecto de RStudio.
- diabetes_prediction_dataset.csv: Base de datos utilizada en el análisis.
- .RData, .Rhistory, .Rproj.user/: Archivos y directorios generados por RStudio.
- Enunciado_Tarea_3.html: Documento HTML con el enunciado de la tarea.
- Enunciado_Tarea_3.Rmd: Documento R Markdown con el código y análisis de la tarea.
- insurance.csv, marketing_campaign.csv, ratones.csv: Bases de datos utilizadas en el análisis.
- .gitignore: Archivo para ignorar archivos y directorios específicos en el control de versiones.
- README.md: Este archivo.
En esta tarea se analiza una base de datos de salud cardíaca (hearth_database.csv). El análisis incluye la simulación del problema de Monty Hall y la evaluación de probabilidades.
En esta tarea se realiza un análisis de predicción de diabetes utilizando el dataset diabetes_prediction_dataset.csv. Se implementan métodos de simulación y estimación de parámetros.
En esta tarea se analizan varios datasets (insurance.csv, marketing_campaign.csv, ratones.csv). Se estudian modelos de regresión y se evalúa el desempeño de modelos multivariables.
- Clona el repositorio en tu máquina local.
- Abre el proyecto en RStudio.
- Abre el archivo .Rmd correspondiente a la tarea que deseas ejecutar.
- Ejecuta los chunks de código en el documento R Markdown para reproducir el análisis.