En este documento se presentan las soluciones de varias actividades encaminadas a preparar el segundo parcial del curso de Modelos Jerárquicos dictada por el docente Freddy Hernández B. de la Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín) en el semestre 2022-2

En este documento se aborda la solución de los talleres asociados al capítulo once del libro “Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models” de Andrew JGelman y Jennifer Hill, los cules fueron estudiados en las semanas seis y siete del curso Modelos Jerárquicos del pregrado de Estadística de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Se debe tener en cuenta que al tratarse de un documento de ejercitación, entonces los códigos serán visibles en este documento. Además, en algunos casos, para evitar que el documento se extienda innecesariamente, se omite la salida de la ejecución de algunos chunks de código.

Ejemplos de modelación de series de tiempo usando el paquete estadístico R y empleando modelos ARMA(p, q)

AVANCE

Se aborda la creación de un algoritmo que clasifique las imágenes en las que aparece una persona en función del uso o no de gafas por parte de dicha persona a partir de una regresión logística

Creación de un modelo predictivo con técnicas de aprendizaje automático supervisado de regresión como regresión lineal múltiple, KNN y redes neuronales, de cara a la proyección de la cantidad de vehículos a ser registrados durante cada día del año 2018 a partir de los datos de los años 2012 a 2018

Agrupamiento de los barrios de Medellín según la accidentalidad vial y la gravedad.

Modelo predictivo empleado para proyectar la cantidad de accidentes viales que suceden en la ciudad de Medellín clasificados por la clase de incidente vial para el año 2021 a partir de la información proporcionada por la Secretaría de Movilidad del municipio de Medellín entre los años 2014 y 2019

Informe técnico que explica la realización de Collision, una página web que incluye un modelo predictivo que proyecta la cantidad de accidentes que sucederán en Medellín en el año 2021

Últimas transformaciones finales que se le realizaron a la base de datos de accidentalidad en la ciudad de Medellín de cara al análisis descriptivo de la misma y el planteamiento de un modelo predictivo que permita proyectar la cantidad de accidentes en el futuro.

Acercamiento inicial a la base de datos de accidentalidad de Medellín, en la cual se analizan cada una de las características de esta base de datos y se realiza una adecuación y depuración a la mayoría de otras, mientras que otras variables, como la relacionada con el barrio, es preparada inicialmente para su adecuada modificación e imputación más adelante.