📊 Análisis Exploratorio de Datos y Probabilidad en Conjuntos de Datos

Este repositorio contiene diversos proyectos en los que se aplican análisis exploratorio de datos (EDA) y conceptos de probabilidad a diferentes conjuntos de datos. A través de estos ejemplos, se ilustran métodos estadísticos fundamentales y técnicas para analizar distribuciones de datos en múltiples dominios.

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📌 Contenido del Repositorio

🔹 Proyecto_Salarios_Precios
    📌 Análisis de salarios y precios históricos.
    📊 Histogramas y preprocesamiento de datos.

🔹 Proy_Education_Career_Success
    🎓 Relación entre educación y éxito profesional.
    📈 Covarianza, correlación y estadísticas descriptivas.

🔹 Proy_Oral_Cancer_Prediction
    🩺 Predicción de cáncer oral con variables de riesgo.
    📊 Probabilidades, análisis estadístico y visualizaciones.

🔹 Proy_Startup_Data
    🚀 Análisis de datos de startups.
    📊 Evaluación de patrones de crecimiento y éxito empresarial.

Cada proyecto contiene:

• Datasets originales y preprocesados 📂

• Scripts en R para análisis y visualización 🖥️

• Gráficos y reportes de resultados 📊

• Documentación detallada 📝

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🎲 Conceptos de Probabilidad Aplicada

En este repositorio se abordan conceptos fundamentales de probabilidad, incluyendo:

✅ Variables Aleatorias
    🎯 Discretas y continuas.
    📏 Funciones de densidad y distribución acumulada.

✅ Estadísticas Descriptivas
    📊 Media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.

✅ Probabilidad Condicional
    📌 Tablas de contingencia y teorema de Bayes.

✅ Modelos Probabilísticos
    📈 Distribuciones normales, binomiales y de Poisson.

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📊 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

El Análisis Exploratorio de Datos es clave para entender la estructura de un dataset antes de aplicar modelos estadísticos.
Este repositorio cubre:

📌 Información básica de un dataset
📊 Análisis Unidimensional
    - Distribuciones de variables cuantitativas.
    - Frecuencias y gráficos para variables cualitativas.

📉 Análisis Multidimensional
    📌 Relaciones entre variables cuantitativas y cualitativas.
    📊 Diagramas de dispersión, boxplots y correlaciones.

📢 Visualización de Datos
📈 Histogramas, diagramas de dispersión, heatmaps y más.

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🚀 Cómo Usar Este Repositorio

🔹 Requisitos Previos

Para ejecutar los scripts y reproducir los análisis, necesitarás:

• R y RStudio 🔹 Descargar aquí

• Librerías de R como tidyverse, ggplot2 y dplyr. Puedes instalarlas con:

  install.packages(c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr"))

🔹 Uso de Scripts

Cada carpeta contiene un conjunto de scripts en R con análisis específicos.

source("scripts/1_preprocesamiento_esp_dataset.r")
source("scripts/2_analisis_gráfico.r")
source("scripts/3_analisis_probabilidad.r")

📬 Contacto

Si tienes dudas o sugerencias, ¡no dudes en contactarme!

📧 Correo: enriquediaz.profesor@lasallecuernavaca.edu.mx

🐦 Twitter: @EnriqueDiazOca1

💼 LinkedIn: linkedin.com/in/enrique-diaz-ocampo-2377121a4/