Describe brevemente qué actividades realizaste en clase o por fuera de ella. ¿Qué parte del proyecto trabajaste?
Durante la clase aprendimos a hacer regresiones lineales. Esto fue clave para resaltar la importancia en la identificación de las variables junto con su relación en los distintos proyectos de investigación (tanto aquel que está siendo realizado dentro del semillero como por fuera de él). En cuanto al proyecto, se planteó la pregunta de investigación relacionada con la capacidad estatal. Partiendo desde este punto, se inició la búsqueda de múltiples bases de datos que sean de utilidad para el desarrollo del proyecto.
¿Qué conceptos, herramientas o habilidades desarrollaste esta semana? ¿Qué descubriste que no sabías antes?
A pesar de que tenía un conocimiento básico con respecto a las regresiones lineales y su uso, fue interesante aprender acerca de su codificación en R. Ciertamente esta codificación tiene un planteamiento lógico, sin embargo, previo a la clase no sabía cómo estructurarla. En el mismo sentido, aprendí a interpretar de una forma más clara una regresión, teniendo en cuenta su coeficiente, el error estandar y el poder estadístico.
¿Con qué tuviste dificultades esta semana? ¿Cómo intentaste resolverlas?
Como mencioné anteriormente, tenía un conocimiento básico de las regresiones lineales. Esto hizo que se me dificultara la comprensión de ciertos conceptos. Sin embargo, he buscado videos para llenar esos vacíos en el conocimiento y poder utilizar R de la forma correcta junto con las herramientas que lo componen.
Enumera tus propósitos de trabajo para la próxima sesión. ¿Qué te propones avanzar?
Incluye un fragmento de código, una visualización o un resultado que te haya ayudado a entender algo
Este es el código estructurado para hacer una regresión lineal: modelo1 <- lm(voto_gob ~ crecimiento, data = datos) summary(modelo1) Se pueden agregar otras variables que le añaden más control a la regresión (con un “+” después de establecer la relación entre las variables).
Teniendo en cuenta el ejemplo trabajado en clase, en donde se analiza la relación entre el crecimiento económico y la probabilidad de reelección del partido en el poder, la variable categórica sería el partido (demócrata o republicano).En este caso, la regresión no interpreta el partido por sí solo, sino en comparación con uno que se toma como referencia. Por ejemplo, si se toma al partido demócrata como base, el valor que aparece para los republicanos muestra cuánto cambian los resultados en comparación con los demócratas, manteniendo fijo el crecimiento económico. Así, si el número que aparece para los republicanos es negativo, significa que con el mismo crecimiento económico, el partido republicano tiende a recibir menos votos que el demócrata. En pocas palabras, la variable categórica nos ayuda a ver cómo cambia la relación según la categoría en la que nos encontremos.