En el siguiente análisis, se emplea la regresión logística para intentar predecir si un empleado tiene la disposición de dejar la compañía en la que está laborando. Esta predicción se basa en variables como la edad, la satisfacción laboral, la realización de horas extras, entre otros factores relevantes.

En este ejercicio, se emplea el modelo de regresión lineal multivariable para predecir el valor de apartamentos y casas, considerando características específicas.

Una empresa inmobiliaria líder en una gran ciudad está buscando comprender en profundidad el mercado de viviendas urbanas para tomar decisiones estratégicas más informadas. La empresa posee una base de datos extensa que contiene información detallada sobre diversas propiedades residenciales disponibles en el mercado. Se requiere realizar un análisis holístico de estos datos para identificar patrones, relaciones y segmentaciones relevantes que permitan mejorar la toma de decisiones en cuanto a la compra, venta y valoración de propiedades.

En este documento, se presenta un modelo de regresión lineal bivariada diseñado para predecir los precios de los apartamentos en la ciudad de Cali, Colombia, utilizando el área construida como variable independiente. La variable dependiente, representada por el precio, se encuentra expresada en millones de pesos, mientras que la variable independiente, correspondiente al área construida, se mide en metros cuadrados.

En este artículo, se aborda la estimación de parámetros mediante el método Boostrap a través de la realización de un ejercicio práctico y la aplicación de técnicas de simulación computacional.

En este artículo, se aborda el Teorema del Límite Central a través de la realización de un ejercicio práctico y la aplicación de técnicas de simulación computacional.

En el presente artículo, se analizan las propiedades de los estimadores, como su sesgo, eficiencia y consistencia, utilizando técnicas de simulación computacional.

Estimación del valor de PI a través del método de Monte Carlo

Presentación de la Actividad 1 del Módulo 1 de la asignatura de Métodos y Simulación Estadística - 20232 - B.