Este estudio analiza la relación entre factores prenatales y neonatales (talla, peso al nacer, edad gestacional, edad materna y toxemia) con el perímetro cefálico en neonatos. Mediante un enfoque transversal, se evaluaron modelos de regresión lineal múltiple, identificando correlaciones significativas entre el perímetro cefálico y variables como peso al nacer y edad gestacional. Se compararon tres modelos: el Modelo 1 incluyó todas las variables, el Modelo 2 seleccionó las más relevantes (peso, edad gestacional y toxemia), y el Modelo 3 eliminó outliers del Modelo 2. El Modelo 2 mostró mejor equilibrio entre simplicidad y ajuste, mientras que el Modelo 3 mejoró significativamente en normalidad y homocedasticidad, con mayor capacidad predictiva. Se concluye que el Modelo 3 es el más robusto, aunque su generalización puede verse limitada por la exclusión de outliers. El estudio destaca la importancia de considerar factores prenatales en el desarrollo neonatal y sugiere explorar técnicas adicionales para manejar datos atípicos.

This project was completed as part of a group assignment at San Jose State University. Contributors include Eduardo Najera, Richard Ung, Manh Tuan Do, Sheng Kai Lin, and William Pena. Our objective was to use R to explore housing affordability and the high migration patterns across California using real estate data.

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This stock analysis project systematically examines synthetic market data through basic exploration, key metrics identification, sector performance comparison, company valuation rankings, and feature engineering. Using R's tidyverse, it generates visualizations and statistical tests to uncover market trends, valuation patterns, and sector differences, providing data-driven insights for investment decisions and risk assessment.