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DataIntelligence

Recently Published

aet_norte
Trabajamos con la variable "aet" ya imputada, la cual se multiplica por el factor de corrección (0.1) y se organiza según una nueva estructura.
indice_ttcc
ocupadesocupainac1
Generamos tablas de ocupados, desocupados e inactivos en Chile por mes, durante el periodo 2000-2021, sirviéndonos de las encuestas de ocupación y desocupación del INE.
Ingresos16feb
Calculamos los ingresos promedios, las desviaciones standard y los coeficientes de Gini por comuna sobre las encuestas Casen expandidas del 2006, 2009, 2011, 2013, 2015, 2017 y 2000. Probablemente se debiera hacer una corrección por ingresos para las tres primeras casen según la “nueva metodología” aplicada a partir de la Casen del 2013.
PLOT_3D
PRUEBA_GLA1
tabla50
tabla05
¿Cuál es la principal razón por la cuál no asiste actualmente a un jardín infantil, sala cuna, programa no convencional de educación parvularia o algún establecimiento educacional?
expansion_IDH
TABLA MADRE PJUD
Éste trabajo corresponde a la planilla madre con la que se construyen en forma parcial las 10 tablas por corte de apelaciones e incluye un MAS
Conceptos avanzados en R 1
Nombres y valores, vectores y la construcción de subconjuntos.
corte de apelaciones de Antofagasta
Contiene 10 tablas con toda la data del PJ específico de la corte de apelaciones de Antofagasta.
ivcc
ivhcc
ivacc
ivacc tmmx
ivacc pdsi
ivacc pr
ivacc tmmn
ivacc def
escolares de zonas a manzanas
DESAGREGACION A NIVEL MANZANAL DESDE LAS ZONAS DE LA FRECUENCIA DE POBLACION EN EDAD ESCOLAR PARA LA COMUNA DE LO BARNECHEA.
IE_definitivo
IDH
del IDH
EI
del IDH
LEI_definitivo
del IDH
II
del IDH
rangos_tmmx
prueba_iframe
meto_rangos_def_nac_rev
Se establece la metodología para establecer los rangos de def y pdsi. Se revisa.
leaflet_rangos_001
tarea_boxplot_001
IPIB
del IDH
IDH_evn_comuna
rangos_13_variables
imputacionesyrangos
reemplazo_de_NAs
Estrategias para el tratamiento de datos faltantes
Edwin_Tarea_1_R
Capacitación
tarea1_edwin
comprobacion_flourish
Vamos a verificar que la gráfica construida por en flourish coincide con los que nosotros hemos calculado y a la vez con los datos oficiales entregados por el gobierno.
tabla_08
tabla01
Curso_basico_de_R_2
Curso_basico_de_R_1
Expansion_Ingresos_Zonas
Extrapolar población total comunal a nivel de ciudades/pueblos
proyeccion_censo_2017
Extrapolar población total comunal a nivel de ciudades/pueblos
aprendiendo_R_1
Operaciones básicas sobre dataframes: Tareas 1, 2 y 3
graficos_etnia
tend_interp_tabla_11
tabla11
pobreza_interpolacion_rl
tabla52
tabla51
tabla49
tabla48
tabla47
tabla46
tabla45
tabla44
tabla43
tabla57
tabla56
tabla55
tend_interp_tabla_57
Indice de allegamiento interno
tabla54
tend_interp_tabla_56
Indice de allegamiento externo
tend_interp_tabla_55
Indicador de la calidad global de la vivienda
tabla53
tend_interp_tabla_54
Indicador de materialidad
tend_interp_tabla_53
Indicador de materialidad
tend_interp_tabla_52
Decil Ingreso Autónomo Nacional
tabla41
tend_interp_tabla_51
Quintil Ingreso Autónomo Nacional
tabla40
tend_interp_tabla_50
tend_interp_tabla_49
¿Cuál fue el máximo nivel educacional que completó? Su Padre
tabla39
tabla38
tratamiento_de_NAs
Teoría y soluciones al problema de los NAs
tend_interp_tabla_48
Si le ofrecieran un trabajo, ¿estaría disponible para comenzar a trabajar?
tend_interp_tabla_47
¿Buscó trabajo remunerado o realizó alguna gestión para iniciar una actividad?
tend_interp_tabla_46
¿Ha trabajado alguna vez?
tend_interp_tabla_45
Aunque no trabajó la semana pasada, ¿tenía algún empleo, negocio u otra actividad del cual estuvo ausente temporalmente por licencia, permiso postnatal parental, huelga, enfermedad, vacaciones, suspensión temporal u otra razon?
tend_interp_tabla_44
Aunque no trabajó la semana pasada, ¿realizó alguna actividad por lo menos durante una hora?
tend_interp_tabla_43
La semana pasada, ¿trabajó al menos una hora, sin considerar los quehaceres del hogar?
tend_interp_tabla_42
¿En qué establecimiento recibió Medicina General?
tend_interp_tabla_41
tend_interp_tabla_40
tend_interp_tabla_39
tend_interp_tabla_38
tend_interp_tabla031
tabla37
tabla36
tabla35
tabla34
tabla33
tabla032
tend_interp_tabla_37
tend_interp_tabla_36
tend_interp_tabla_35
tend_interp_tabla_34
tend_interp_tabla_33
tend_interp_tabla_32
tend_interp_tabla_2
tabla27
tabla31
tabla_30
tabla29
tabla32
tabla28
tabla26
tabla25
tabla22
tabla21
tabla13
tabla20
tabla19
tabla18
tabla17
tabla16
tabla15
indice_ttcc
indice_tendencias
tabla12
tabla03
tabla10
tabla04
tabla09
tabla06
tabla02
ALGORITMOMADRE
tend_interp_tabla_20
diccionario_zoho
tabla_005
tend_interp_tabla_19
tend_interp_tabla_14
tend_interp_tabla_7
tabla_004
tabla_003
tend_interp_tabla-1
tend_interp_tabla_08
tabla_001
tend_interp_tabla_30
tend_interp_tabla_28
tend_interp_tabla_26
socio
tend_interp_tabla_13
tend_interp_tabla_27
tend_interp_tabla_10
tend_interp_tabla_09
tend_interp_tabla_4
tend_interp_tabla_1
tend_interptabla_003
tend_interp_tabla_031
tend_interptabla_022
tend_interptabla_016
tend_interptabla_012
tend_interptabla_006
tend_interp_tabla_29
tend_interp_tabla_25
tend_interp_tabla_021
tend_interp_tabla_18
tend_interp_tabla_17
tend_interp_tabla_015
tend_interp_tabla_005
interpolacion_003
Astrid_003
pueblos_originarios_2020
Mineriadetexto
ttcc_pobreza_NM
contienen ttcc pata etnia y migra y alfabetismo y sexo segun pobreza
Astrid013
ttcc_continuidad_categorica
Se expone un ejemplo de continuidades categoricas para las Casen 2006-2020
Astrid_031
Astrid_030
Astrid_029
Astrid_028
Astrid_027
Astrid_026
Astrid_025
Astrid_022
Astrid_021
Astrid_020
Astrid_018
Astrid_017
Astrid_016
Astrid_015
Astrid_012
Astrid_011
Astrid_010
Astrid_009
Astrid_001
Astrid_008
Astrid_006
Astrid_004
Astrid_002
Astrid_005
rl_sobre_variables
nueva_metodologia_casen
Diccionario
ttcc_pobreza_001
regresion_logistica_001
ttcc_zoho_007
ttcc_zoho_003
ttcc_zoho_002
ttcc_zoho_004
deciles, quintiles y educacion alcanzada por la madre y el padre
ttcc_analisis_NA_0
ttcc_etnia_migra_per
ttcc_etnia_migra_hog
regresion_educ_2020
ttcc_ing_etnia_migra
ttcc_ing_002
ttcc_ing_001
pruebas_ing_hog_per
pobreza_004
Pobreza_por_ingresos
Se ajustan las tres categorías de pobres en 6 Casen (2006, 2009,2011 y 2013) para que ajusten a la nueva metodología de medición de la pobreza.
demostraciones2
demostraciones_casen
AnalisispropiosCasen
ingresos_casen_analisis
ingresos_2020_Casen
Se corrige un error
region_03_ESC_r_v2
region_02_ESC_r_v2
region_01_ESC_r_v2
region_ESCOLARIDAD_r_auto
region_P17_u_auto
analfabetismoChile2020
Verificación de la estimación del analfabetismo en Chile el 2020
analisis_nacional_rural
analisis_regional_rural
analisis_todas_las_Casen_pob_Etn_Mig
Se construyen ttcc con nuestra categorías fundamenteles: sexo, comuna, alfabetismo, etnia o migra en torno a POBREZA. Se construye alfabetismo para el 2020. Falta para las pobrezas multidimensionales.
ingresos_migra_2020_Casen
ingresos_etnia_2020_Casen
demo_valo_max_atipicos
expansion_y_rl_rural_nac
Se cambia de metodología. Se construye una tabla de trabajo general sobre la cual ir construyendo modelos parciales por región.
expansion_y_rl_urbano_nac
Se cambia de metodología. Se construye una tabla de trabajo general sobre la cual ir construyendo modelos parciales por región.
Casen_a_Censo_paso_a_manzana
2 paso en cual se lleva el análisis a nivel de manzana.
stats_001
compendio_ESCOLARIDAD_r
region_12_P17_u
region_16_P17_u
region_15_P17_u
region_14_P17_u
region_13_P17_u
region_14_ESCOLARIDAD_r
region_13_ESCOLARIDAD_r
region_12_ESCOLARIDAD_r
region_11_ESCOLARIDAD_r
region_10_ESCOLARIDAD_r
region_09_ESCOLARIDAD_r
region_08_ESCOLARIDAD_r
region_07_ESCOLARIDAD_r
region_11_P17_u
region_10_P17_u
region_09_P17_u
region_06_ESCOLARIDAD_r
region_05_ESCOLARIDAD_r
region_04_ESCOLARIDAD_r
region_03_ESCOLARIDAD_r
region_02_ESCOLARIDAD_r
region_01_ESCOLARIDAD_r
region_07_P17_u
region_06_P17_u
analisis_reg_ce_ca_2017
region_08_P17_u
region_05_P17_u
region_04_P17_u
region_03_P17_u
region_02_P17_u
region_01_P17_u
corr_ce_ca_P15_P15A
corr_ce_ca_compendio_II
corr_ce_ca_P18
corr_ce_ca_P19
corr_ce_ca_P14
corr_ce_ca_ESCOLARIDAD
corr_ca_ce_TIPO_HOGAR
corr_ce_ca_P20
corr_ce_ca_P17
corr_ce_ca_P16A_OTRO
corr_ce_ca_P16A_GRUPO
corr_ce_ca_P16A
corr_ce_ca_P16
corr_ce_ca_P08
corr_ce_ca_P05
corr_ce_ca_P15
corr_ce_ca_P09
corr_ce_ca_P13
corr_ce_ca_P07
corr_ce_ca_P01
corr_ce_ca_P03C
corr_ce_ca_P03A
corr_ca_ce_TIPO_OPERATIVO
corr_ca_ce_T_HOGAR
corr_ca_ce_CANT_PER
corr_ce_ca_P02
corr_ca_ce_CANT_HOG
corr_ce_ca_P04
corr_ce_ca_P03B
correlacion_P05_kendall
correlacion_P03C_kendall
correlacion_P02_kendall
correlacion_P01
Se identifica un error que se corrige con Kendall
region_05_P03c_u
region_16_P15_r
region_15_P15_r
region_14_P15_r
region_13_P15_r
region_12_P15_r
region_11_P15_r
region_10_P15_r
region_16_P03c_u
region_15_P03c_u
region_14_P03c_u
region_13_P03c_u
region_12_P03c_u
region_09_P15_r
region_08_P15_r
region_07_P15_r
region_11_P03c_u
region_06_P15_r
region_10_P03c_u
region_09_P03c_u
region_08_P03c_u
region_07_P03c_u
reg_lin_cc_compendio_P03C_u
region_06_P03c_u
region_04_P03c_u
region_05_P15_r
region_03_P03c_u
region_04_P15_r
region_02_P03c_u
region_03_P15_r
region_02_P15_r
region_01_P03c_u
region_01_P15_r
corr_cc_P16A
Correlaciones entre P16A e ingresos expandidos
corr_ccasen_P03B
Correlaciones entre Material en la cubierta del techo e ingresos expandidos
corr_censo_casen_P01
Correlaciones entre tipo de vivienda e ingresos expandidos por comuna
corr_cC_P03C_V2
correlaciones entre P03C con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P02
Correlaciones entre la "Ocupación de la vivienda" y los ingresos expandidos.
corr_cc_P16A_GRUPO
correlaciones entre P16A_GRUPO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P16A_OTRO
correlaciones entre P16A_OTRO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P13
correlaciones entre P13 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cec_P07
correlaciones entre P07 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_TIPO_OPERATIVO
correlaciones entre TIPO_OPERATIVO con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_TIPO_HOGAR
correlaciones entre TIPO_HOGAR con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P16
correlaciones entre P16 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_2017
Se identifican las correlaciones más altas para utilizarlas en análisis de regresión lineal.
corr_cc_esc
correlaciones entre ESCOLARIDAD con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P16A_GRUPO
Correlaciones entre "Pueblo indígena u originario (grupo)" e ingresos expandidos.
corr_censo_casen_P18
Correlaciones entre las categorías de respuesta a "Rama de actividad económica" y los ingresos expandidos a nivel nacional tanto urbano como rural.
corr_cc_P20
correlaciones entre Total hijos/as actualmente vivos con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P19
correlaciones entre Total hijos/as nacidos vivos con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P17
correlaciones entre las categorías de respuesta a la pregunta: ¿Trabajó durante la semana pasada? y los ingresos expandidos.
corr_cc_CANT_HOG
correlaciones entre Cantidad de hogares con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P05
correlaciones entre origen del agua con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P04
correlaciones entre Número de piezas usadas exclusivamente como dormitorio con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_cc_P01
correlaciones entre tipo de vivienda con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P09
correlaciones entre edades con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P03A
corr_cc_P09
correlaciones entre P09 con ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P15
Nivel del curso más alto aprobado versus ingresos expandidos a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_P08
correlaciones sexo-ingreso expandido a nivel nacional urbano y rural
corr_censo_casen_CANT_PER
techos_urbano_rural
urbano_rural_reg_02
urbano_rural_reg_03
casen_censo_urbano_rural_r01
corr_censo_casen
exp_viv_nivel_nacional
corr_censo_casen_compendio
exp_viv_region_16
exp_viv_region_15
exp_viv_region_14
exp_viv_region_13
exp_viv_region_12
exp_viv_region_11
exp_viv_region_10
exp_viv_region_09
exp_viv_region_08
exp_viv_region_07
exp_viv_region_06
exp_viv_region_05
exp_viv_region_04
exp_viv_region_03
exp_viv_region_02
modelos_001
exp_viv_region_01
expansion_viviendas_001
corr_004_viviendas
corr_004_personas
tabla_de_proporciones
en el contexto del calculo de correlaciones entre el censo y la casen
corr_casen_censo_003
Se automatizan procesos
corr_casen_censo_002
se calculan correlaciones entre el "ingreso expandido" y variables de la Casen
corr_casen_censo_001
primera aproximacion al estudio de las correlaciones entre Casen y Censo
censo_2017_hogares
censo_2017_viviendas
censo_2017_personas
segundo avance de la generación de tablas de contingencia sobre el Censo del 2017 de personas en Chile
primer_analisis_censo_2017
Se establecen todas las lógicas para generar tablas de contingencia simples para el Censo del 2017
Analisis_temporal_Tarapaca
Analisis_de_archivos_raster
Breve curso que explica como trabaja R con rasters
dos_tara
Éste es un trabajo sobre la región de Tarapacá es aún de análisis pero en él se solucionan creemos todos los problemas de desarrollo al menos gruesos que se pueden tener. Debe ser revisado.
uno_arica
Glaciares en Chile
automatizacion_en_la_extraccion_de_areas
Establecemos un ejemplo completo hasta llegar a RF, CART y SVM de donde se exponen las matrices de confusión. Victor propone una manera más eficiente de obtener las áreas teñidas poligonales.
primera_proyecto_glaciar
Se da el primer paso para poder concluir el producto de glaciares el 1 de Junio. Se reparten tareas, se expone lo básico y se plantean interrogantes que deben ser resueltas en el transcurso del desarrollo.
pub_map
cart_10
descubrimos disminución en el área glacial en la 8 región entre el cuatrimestre 2018 2019.
prueba_001
prueba desde r studio
entrega_7_rev_14_05_21
analisis_archivos_raster_13_05_2010
estudios con rasters Victor falta el vectorial
rgee_003
Vectores Introducción a los sig con R
cart_006
se propone una serie de pasos semanales para terminar el producto, se comienzan las automatizaciones, se implementan shps y se determinan las limitaciones de capacidad de rendimiento actuales.
entrega_7_06_05_21
cart_005
se despliegan códigos para calcular áreas por categorías de pixeles
ejemplo_mapa
se hace un mapa simple para probar su incrustacion en otras apps
cart_004
se descubre un diseño metodológico que probablemente dé respuesta al problema del diseño de las muestras.
entrega_4_ttcc_30_04_21
cart_003
Se genera un random forest para muestras a un nivel de escala 1000.
rf_en_rgee
Aplicar Random Forest a imágenes satelitales consiste en: 1 declarar un diccionario de categorías asociadas a geometrías y contrastarlas con una imagen, lo que constituye la fase de elaboración de la muestra de entrenamiento, 2 el proceso de construcción del modelo y por último, 3 la imagen original reclasificada, esto es, el output del Random Forest.
ttcc_entrega003_28_04_21
cart_001
Se entrega un avance en los primeros pasos para aplicar un RF.
ttcc_26_04_21
puntos_003
Se logra la visualización de bandas Sentinel cortadas con el shp de los lagos. Se comienza a trabajar la matemática de las bandas para obtener el NDGI
puntos_002
ingresos20041808
Construímos un primer producto en forma de tabla, que establece el promedio de los ingresos totales de las personas, datos extraídos de las Casen del 2006 al 2017. Se añade la sd y el gini para el grupo categórico.
puntos_001_19041857
codfil15042016
codfil15041914
codfil15041707
mapa_de_calor_001
Se generan mapas de calor a partir de los coeficientes de correlación de Pearson aplicados a valores de variables de imágenes satelitales a petición de Efraín.
filtro_13_04
rgee_12_04_20_54
rgee_11_04_15_43
rgee_10_04_19_32
rgee_09_04_17_10
socio_08_04_17_15
comuna_padre_hurtado
socioelectoral_004
socio_003
socioelectoral_06_04_12_31
elecciones_consolidado_001
ocu_1_etnia
hond3
honduras2
etnia_yautaj_revision
etnia_yopraj_revision
etnia_ytrabaj_revision
etnia-ytotaj-revision
base_Honduras_avance_001
senadores_unificados
unificacion_senadores
bded_Honduras
avance_honduras
analisis_electoral_Honduras
porcentajes_y_edades
censo_honduras
indice
trozo_util
mario_001
tarea_003
promedios_por_ingreso
promedios_ingresos
ttcc_ingresos_migra3
ttcc_ingresos_migra2
ttcc_ingresos_migra
ttcc_jefes_de_hogar
indice_ttcc_ingresos
ttcc_ingresos_migra_alfa
taller_001
tareas_sem_15_feb
ttcc_4_ingresos
tarea_002
prueba_vivian
homologacion_de_distritos
comprobacion_presidentes
ttcc_sobre_ingresos
union_presidentes
la_construccion_del_ingreso
gini_y_lorenz
variables_casen_001
promedios_sin_outliers
casen_unificado
casen010
casen009
casen008
casen007
casen006
casen005
casen004
casen003
casen002
casen001
Variables Casen
Variables_Casen
Casen_educacion
geemap-ubuntu-django
django_geemap_y_ubuntu
geemap_django
ml_clasificacion_casen
Graficas_Casen_001
casen2
correccion_final_casen_I
gene_ttcc_casen_corregidas
manipulacion
orden_y_union
ingresos
casen_2015_final
pobreza_en_la_casen
prop_sol_fexpc
contrastes_casen
rf_variables_relevantes
ManipulacionDataelecciones
regrelogeningre
expc_2015
factores_de_expansion_2015
solucion_casen_2015
pobrezaCasen_expandida
coropleticos electorales
primeras_regresiones_CASEN
DataDelito2
Prueba2
DataDelito1
Primeras pruebas del producto