investment portfolio analysis

This notebook extends the regression analysis from previous weeks by introducing a generalized linear model (GLM), specifically logistic regression, to model a binary outcome. Prior analyses focused on continuous outcomes using linear regression — predicting overall_score from sub-indicator scores and income group. Logistic regression is needed here because the response variable is binary. Rather than modeling a score, the goal is to model the probability that a country is high-performing, defined as having an overall_score above 85. This threshold was chosen because it represents a meaningfully high level of statistical performance, well above the dataset mean, and results in a reasonably balanced split: 48 high-performing countries and 138 that fall below the threshold. The three predictors used are data_use_score, data_services_score, and data_infrastructure_score — sub-indicators that reflect distinct dimensions of a country’s statistical capacity and were not directly used as outcome variables in prior models. The dataset is the World Bank Statistical Performance Indicators dataset, covering 217 countries from 2004 to 2023. The analysis uses only the 2023 cross-sectional snapshot.

Carlos Preciado, Jefferson Martinez, Ricardo Vargas Murillo En una organización, se busca comprender y prever los factores que influyen en la rotación de empleados entre distintos cargos. La empresa ha recopilado datos históricos sobre el empleo de sus trabajadores, incluyendo variables como la antigüedad en el cargo actual, el nivel de satisfacción laboral, el salario actual, edad y otros factores relevantes. La gerencia planea desarrollar un modelo de regresión logística que permita estimar la probabilidad de que un empleado cambie de cargo en el próximo período y determinar cuales factores indicen en mayor proporción a estos cambios. Con esta información, la empresa podrá tomar medidas proactivas para retener a su talento clave, identificar áreas de mejora en la gestión de recursos humanos y fomentar un ambiente laboral más estable y tranquilo. La predicción de la probabilidad de rotación de empleados ayudará a la empresa a tomar decisiones estratégicas informadas y a mantener un equipo de trabajo comprometido y satisfecho en sus roles actuales.

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