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Module 5 Discussion
Assignment #2: ANOVA
Parcial 1
waniak2025
Psyc 251 class
Document
¿Cómo usar PCA en la gestión de portafolios? La teoría de portafolio nos enseña que diversificar reduce el riesgo específico, pero ¿cómo detectar patrones comunes y diferencias entre activos? El Análisis de Componentes Principales (PCA) descompone la correlación entre acciones en factores independientes: PC1 = movimiento común del mercado (riesgo sistemático) PC2 = diferencias relativas (rotación sectorial) En este análisis, utilizando acciones como AMZN, AAPL y NVDA, PC1 explica más del 70% de la variabilidad, mientras que PC2 y PC3 capturan las diferencias relativas entre los activos. Esto permite construir portafolios más eficientes, minimizar riesgos idiosincráticos y optimizar la relación riesgo-retorno.
Lessons Learned Table
Participación sesión 6
Participación sesión 6 Clase: Inferencia Estadistica
Document
IE5342 Assignment 9 - Derrell Dunn R11551618
Homework 9 CRD/ One-way ANOVA and Multiple Comparisons in R
Parcial 1
Parcial 1 - Probabilidad y estádistica