Como taller final se realizaron modelos de regresión lineal a una base de datos sobre los resultados financieros de la empresa Colombina.

Pronostico de la oferta de vivienda en el barrio Capri de la ciudad de Cali, utilizando la metodología de Modelos de regresión múltiple.

En el presente trabajo se explora el cambio del precio de las viviendas en Cali, dependiendo de otras variables como la zona y el área construida a través de modelos de regresión lineal.

Se busca responder a la incógnita de cómo afecta la inversión en mercadeo el resultado en ventas, a través de modelos de regresión lineal.

En este informe se realizará el análisis y la extracción de señales aplicadas al precio de la acción del Banco de Occidente, utilizando la metodología ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), durante el período comprendido entre enero de 2010 y febrero de 2025.

En este análisis, utilizamos técnicas de series de tiempo en R para modelar y pronosticar el Índice de Precios al Consumidor (IPC) en Cali. Específicamente, aplicamos el modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), una de las metodologías más utilizadas en el análisis de series temporales debido a su capacidad para capturar patrones de tendencia, estacionalidad y autocorrelación.

En este informe, se realizará la extracción de señales o descomposición de series temporales aplicadas a las utilidades trimestrales de la empresa Colombina S.A. durante el período comprendido entre el primer trimestre de 2019 (1T2019) y el tercer trimestre de 2024 (3T2024).