Regresión Lineal, Validación Cruzada, Análisis de Cluster y Árboles de Clasificación

  1. Cargue paquetes necesarios y base de datos.

  2. Analice la relación entre el ingreso de las personas y su voto en el plebiscito de 1988 con un modelo de regresión lineal simple y un modelo de regresión lineal múltiple. Interprete los coeficientes de los modelos y la significancia estadística respectiva.

  3. Realice un análisis de validación cruzada de ambos modelos mediante el método de “k-folds”.

Importante: Utilice set.seed(12345) y k=5.

  1. Proponga dos variables sobre las cuales segmentar la muestra, en orden de hacer análisis de clusters con el método de kmeans.

  2. Proponga dos variables sobre las cuales segmentar la muestra, en orden de hacer análisis de clusters con el método de dbscan.

  3. Realice un modelo de clasificación para la variable vote y muéstrelo graficamente.

  4. Evalúe su modelo utilizando CV.

  1. Cree una partición de datos (entrenamiento y prueba).

  2. Muestre su modelo utilizando el set de entrenamiento.

  3. Cree una función para medir la precisión de nuestro modelo.