NOTA PARA EL PROFESOR Y EL LECTOR Se inhabilitó buena parte del código con el cual se construyó este informe, debido a que para poder publicar en RPubs se tuvo que editar en markdown desde la aplicación RStudio Cloud. La versión de escritorio no permitió crear un nuevo archivo markdown a pesar de distintos esfuerzos. En el proceso de migración, las librerias que más utilice como tidyverse y ggplot arrojaron conflictos, impidiendo mostrar correctamente las salidas estadísticas y gráficas. No obstante, se adjuntan tablas y gráficas generadas en RStudio de escritorio para demostrar que el ejercicio se realizó bajo los parametros solicitados. Acceso al informe narrativo: https://drive.google.com/file/d/181FJolpSu1KKzW-aBw32sb48jbLOVjDN/view?usp=sharing Acceso al código completo: https://drive.google.com/file/d/1XA0TlaiiMrvY2RPyh-l2MaXibwe0Ni02/view?usp=sharing

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El salario acumulado durante nueve meses del periodo académico 2008-2009 para profesores asistentes, profesores asociados y profesores titulares en una universidad de los Estados Unidos fue recopilado como parte de un esfuerzo continuo de la administración universitaria por monitorear posibles diferencias salariales entre miembros masculinos y femeninos del cuerpo docente. El objetivo de este análisis es determinar si existen diferencias significativas en la asignación salarial de los docentes según su género. Para ello, se utilizó la base de datos proporcionada, y el procesamiento y análisis exploratorio de los datos se realizaron utilizando el software estadístico R. En primer lugar, se presentan los resultados sobre la posible diferencia salarial entre los docentes (diagramas boxplot y prueba de significancia estadística). Una vez identificada dicha diferencia, se analiza si esta condición está relacionada con el género de los docentes. Es importante señalar que las diferencias salariales también pueden estar influenciadas por la experiencia del docente. Por lo tanto, se llevará a cabo un análisis adicional considerando el año en que cada docente obtuvo su título de doctorado y los años de servicio en la institución. Primera parte. Determinación de diferencias entre salarios

Predictive Ai - Student droupout prediction using attendance data. Prototype