Software
Se realizarán sesiones teóricas en las mañanas de los dos días, en las cuales se presentarán las principales ideas que sustentan las metodologías a presentar. En las tardes se implementarán ejemplos prácticos de lo que se aborde en las sesiones de la mañana. Los códigos asociados a tales ejercicios prácticos se escribirán en R, https://www.r-project.org/. Para una breve introducción al software, se sugiere consultar el enlace https://cran.r-project.org/doc/contrib/Torfs+Brauer-Short-R-Intro.pdf.
Instalación de R-
1. Ingresar a la página oficial de R: https://www.r-project.org/.
2. Hacer click en CRAN que aparece a la izquierda.
3. Escoger un sitio de descarga.
4. Escoger Windows como sistema operativo.
5. Escoger base.
6. Descargar R 4.4.1 o una versión posterior.
Instalación de R- Studio
1. Ingresar a www.rstudio.org
2. Click en download Rstudio
3. Click en download Rstudio Desktop
4. Click en Recommended For Yout System
5. Descargar el archivo .exe y ejecutarlo.
Instalación de Librerias de R a descargar para el Curso
Preámbulo:
Se sugiere, a la par de R (versión 4.4.1., disponible aquí) descargar e instalar el editor RStudio: (https://posit.co/download/rstudio-desktop/) Para quienes no estén familiarizados con R, en este vínculo, https://cran.r-project.org/doc/contrib/Torfs+Brauer-Short-R-Intro.pdf., pueden encontrar una introducción.
1. MIDAS:
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('midasr', dependencies = T)
install.packages('data.table', dependencies = T)
install.packages('dplyr', dependencies = T)
install.packages('ggplot2', dependencies = T)
install.packages('ggfortify', dependencies = T)
2. Regresiones Ridge:
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('glmnet', dependencies = T)
install.packages('psych', dependencies = T)
install.packages('caret', dependencies = T)
3. Regression Trees y Random Forest
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('multDM', dependencies = T)
install.packages('MCS', dependencies = T)
install.packages('rsample', dependencies = T)
install.packages('randomForest', dependencies = T)
install.packages('ranger', dependencies = T)
install.packages('h2o', dependencies = T)
install.packages('AmesHousing', dependencies = T)
install.packages('rpart', dependencies = T)
install.packages('rpart.plot', dependencies = T)
install.packages(‘tibble‘, dependencies = T)
install.packages(‘rugarch‘, dependencies = T)
4. Boosting
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('gbm', dependencies = T)
install.packages('xgboost', dependencies = T)
install.packages('pdp', dependencies = T)
install.packages('lime', dependencies = T)
5. Redes Neuronales
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('neuralnet', dependencies = T)
install.packages('MASS', dependencies = T)
6. Evaluación de Pronóstico
Descargar las siguientes librerías:
install.packages('multDM', dependencies = T)
install.packages('MCS', dependencies = T)
Descargar Código
Descargar Presentaciones
