Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Arts in Geography & Environmental Sciences, Hunter College The City University of New York 2026

table of descriptive data

Project 1 DATA 101 Spring 2026. What is the relationship between party affiliation and wanting to raise taxes on the rich?

This R markdown analysis aims to demonstrate how to build a logistic regression model using a health dataset. It introduces key technical skills, including data merging, exploratory data analysis, chi-square testing, and modeling a binary outcome.

Análisis de Segmentación de Clientes: HAC vs. DIANA Este proyecto aplica dos filosofías opuestas de clustering jerárquico sobre un dataset de clientes de tarjetas de crédito para identificar perfiles de consumo y endeudamiento: Enfoque Aglomerativo (HAC): Estrategia Bottom-Up. Empieza considerando cada cliente como un grupo individual y los va fusionando según su similitud hasta formar una jerarquía. Utiliza el Criterio de Ward o Average Linkage para minimizar la varianza interna. Enfoque Divisivo (DIANA): Estrategia Top-Down. Comienza con todos los clientes en un solo gran grupo y los va dividiendo sucesivamente. Es especialmente potente para identificar grandes estructuras antes que detalles finos.

Curriculum Vitae

Gray Wolf Data Map (AEC:437)

Nota ao leitor: Esta apostila resume o Capítulo 3 de An Introduction to Generalized Linear Models (Dobson & Barnett, 4ª ed., 2018). O capítulo é o coração teórico do livro: introduz a família exponencial de distribuições e define formalmente os Modelos Lineares Generalizados (MLGs). Todas as demonstrações relevantes são detalhadas de forma didática. Este material foi produzido em Quarto Markdown, com apoio de ferramentas de inteligência artificial na organização e síntese do conteúdo, tendo sido integralmente revisado e validado pelo autor.