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    <title>Estadística on Bastián Olea</title>
    <link>https://bastianolea.rbind.io/tags/estad%C3%ADstica/</link>
    <description>Recent content in Estadística on Bastián Olea</description>
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    <lastBuildDate>Wed, 09 Jul 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>Análisis y visualización de correlaciones en R</title>
      <link>https://bastianolea.rbind.io/blog/correlaciones/</link>
      <pubDate>Wed, 09 Jul 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;El análisis de correlación es una técnica estadística que nos permite &lt;strong&gt;identificar si existen relaciones lineales entre distintas variables.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Lo que hace una correlación es indicarnos si dos variables tienen una relación entre sí, en el sentido de que el aumento o disminución de una de las variables ocurra en concordancia con la otra variable, ya sea una &lt;strong&gt;correlación positiva&lt;/strong&gt; (si una variable aumenta, la otra también) o &lt;strong&gt;correlación negativa&lt;/strong&gt; (si una variable aumenta, la otra disminuye).&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Gráficos para identificar datos outliers o anómalos en R</title>
      <link>https://bastianolea.rbind.io/blog/2025-06-18/</link>
      <pubDate>Wed, 18 Jun 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;link href=&#34;index_files/libs/htmltools-fill-0.5.8.1/fill.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/htmlwidgets-1.6.4/htmlwidgets.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/d3-bundle-5.16.0/d3-bundle.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/d3-lasso-0.0.5/d3-lasso.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/save-svg-as-png-1.4.17/save-svg-as-png.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/flatbush-4.4.0/flatbush.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;link href=&#34;index_files/libs/ggiraphjs-0.8.10/ggiraphjs.min.css&#34; rel=&#34;stylesheet&#34; /&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/ggiraphjs-0.8.10/ggiraphjs.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;script src=&#34;index_files/libs/girafe-binding-0.8.10/girafe.js&#34;&gt;&lt;/script&gt;&#xA;&lt;p&gt;Los datos anómalos o &lt;em&gt;outliers&lt;/em&gt; son datos que se alejan considerablemente de los demás. Estos datos pueden resultar problemáticos para ciertos análisis, pueden ser indicio de errores en la recolección o limpieza de datos, o pueden requerir que tomemos ciertas decisiones para corregirlos o excluirlos.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;En este post &lt;strong&gt;simularemos un dataset&lt;/strong&gt; con datos anómalos, y luego mostraremos algunas formas de &lt;strong&gt;visualización de datos anómalos&lt;/strong&gt; &#xA;&lt;a href=&#34;../../../tags/ggplot2/&#34;&gt;en &lt;code&gt;{ggplot2}&lt;/code&gt;&lt;/a&gt; para tomar decisiones al respecto. Al final crearemos un &lt;strong&gt;gráfico interactivo&lt;/strong&gt; &#xA;&lt;a href=&#34;https://davidgohel.github.io/ggiraph/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;con &lt;code&gt;{ggiraph}&lt;/code&gt;&lt;/a&gt; que permita poner el cursor sobre las observaciones para obtener más información.&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Aplicando una regresión lineal en la vida diaria: predecir kilómetros por recorrer en bicicleta</title>
      <link>https://bastianolea.rbind.io/blog/regresion_ciclismo/</link>
      <pubDate>Tue, 03 Dec 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://bastianolea.rbind.io/blog/regresion_ciclismo/</guid>
      <description>&lt;p&gt;No soy una persona muy cercana a la estadística, pero el día de hoy por primera vez se me ocurrió aplicar una regresión lineal para responder una pregunta de mi vida cotidiana.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Resulta que un compañero del ultraciclismo, el &#xA;&lt;a href=&#34;https://www.instagram.com/aenederrese/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;destacado ciclista Andrés Arias&lt;/a&gt;, preguntó en su Instagram si alguien podía predecir cuántos kilómetros va a recorrer este 2024 durante el desafío &#xA;&lt;a href=&#34;https://content.rapha.cc/us/en/story/festive500&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;Rapha Festive 500&lt;/a&gt;, un desafío del que participamos muchos ciclistas, que consiste en recorrer 500 km en bicicleta entre el 24 y el 31 de diciembre&lt;sup id=&#34;fnref:1&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:1&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;1&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;.&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Cargar y explorar datos de la encuesta Casen en R, usando factor de expansión</title>
      <link>https://bastianolea.rbind.io/blog/casen_introduccion/</link>
      <pubDate>Sun, 10 Nov 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;Este post ejemplifica tres formas de cargar y explorar los datos de la encuesta Casen 2022, la &#xA;&lt;a href=&#34;https://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/encuesta-casen-2022&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;Encuesta de caracterización socioeconómica nacional&lt;/a&gt;.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Veremos cómo obtener resultados de la Casen a nivel de país, región y comuna, usando dos formas de aplicar el factor de expansión. El factor de expansión es necesario de aplicar para transformar los resultados de la muestra de la encuesta a cifras que tienen representación a los distintos niveles de agrupación geográfica.&lt;/p&gt;</description>
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