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Automatas con dos pilas
Automatas con dos pilas
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Camilo
Periodic Table of the Elements
Periodic Table of the Elements
periodic table with all the known elements in Spanish
Marcelo Videa
MODELO LOGIT
MODELO LOGIT
Es posible diseñar modelos en donde la variable dependiente posea característica cualitativas, ese es el caso que analizaremos en el presente trabajo, enfocándonos únicamente en el modelo LOGIT que nos brinda ciertas ventajas en comparación a un modelo lineal de probabilidad, estimada por mínimos cuadrados ordinarios(MCO) para lo cual resaltaremos dichas diferencias. Los modelos de regresión con respuesta cualitativa son modelos de regresión en los cuales la variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa, mientras que las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas, o una mezcla de las dos; por ejemplo, si se está estudiando la relación entre ingresos y el pagar o no impuesto de renta, la respuesta o regresada solo puede tomar dos valores (si paga impuesto de renta o no paga dicho impuesto); otros ejemplos en que la regresada es cualitativa son si la familia posee o no vivienda propia, se aprueba o pierde un curso, padece determinada enfermedad o no la padece. La variable cualitativa en estos tipos de modelos no tiene que restringirse simplemente a respuestas de sí o no, la variable respuesta puede tomar más de dos valores, ser tricotómica o politómica, también se establecen modelos en lo que la variable dependiente es de carácter ordinal o de carácter nominal, en donde no hay preestablecido ningún tipo de orden. En este trabajo se analizara el modelo LOGIT en donde la variable dependiente es de carácter binario o dicotómico (sí o no). (Green 2001) Se trata pues de adoptar una formulación no lineal que obligue a que los valores estimados estén entre 0 y 1 ya que, la regresión con una variable binaria dependiente Y modeliza la probabilidad de que Y = 1. La regresión LOGIT utiliza una función de distribución logística, su función de distribución de probabilidad da lugar a probabilidades ente 0 y 1, y presenta un crecimiento no lineal (con mayores incrementos en la parte central).
cefiro2610
Clasificador Bayesiano usando Distribuci\'on Normal Multivariada para predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes de Pregrado de la Universidad Nacional de Colombia\\
Clasificador Bayesiano usando Distribuci\'on Normal Multivariada para predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes de Pregrado de la Universidad Nacional de Colombia\\
Este proyecto tiene como prop\'osito usar un enfoque de aprendizaje de m\'aquina implementando un clasificador de Bayes que permita predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes, mediante una clasificaci\'on de riesgo en tres posibles categor\'ias: Bajo riesgo, riesgo moderado y alto riesgo, basado en ciertos factores socioecon\'omicos que influyen en el bajo rendimiento acad\'emico.
Mónica Pineda, Miguel Diaz
Charla Coloquio Unison
Charla Coloquio Unison
Metropolis theme with video and overlays features.
Saúl Díaz Infante
Geometría del Espacio
Geometría del Espacio
Solucionario de dos interesantes problemas propuestos
William Arcaya C.
Reconocimiento De Especies Arboreas Usando PDI
Reconocimiento De Especies Arboreas Usando PDI
En este documento se muestra un acercamiento identificación de especies arbóreas mediante Histogramas De Gradientes Orientados y maquinas de soporte Vectorial.
Raúl
Diego Enrique Martínez Sánchez's Curriculum Vitae
Diego Enrique Martínez Sánchez's Curriculum Vitae
"ModernCV" CV and Cover Letter En español
Diego Martinez
Analizadores de proceso
Analizadores de proceso
Es todo el conjunto de ideas, tecnología, diseño, instrumentos, equipos o servicios que bien seleccionados y ordenadamente relacionados entre sí, contribuyen a obtener resultados analíticos fiables. En los procesos industriales, según la severidad de las especificaciones se han desarrollado diferentes estrategias de control que requieren conocimiento puntual de ciertas variables que determinan la calidad del proceso.
Mauricio Ordoñez prieto

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