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Intro When dealing with labor force statistics, a key variable for the design of an unemployment household survey is the the status of individuals in the labor force. For governments, it is of interest to provide a set of indicators intended to measure and track the occupation of the citizens of the country (or region). For example, you can obtain estimates of the current unemployment rate (measured monthly or quarterly); also, the net change between two periods and the gross flows between categories of employment among periods are also of interest.

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When it comes to analyzing survey data, you have to take into account the stochastic structure of the sample that was selected to obtain the data. Plots and graphics should not be an exception. The main aim of such studies is to try to infer about how the behavior of the outcomes of interest in the finite population. For example, you may want to know how many people are in poverty.

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For those guys like me who are not such R geeks, this trick could be of interest. The package dplyr can be very useful when it comes to data manipulation and you can extract valuable information from a data frame. For example, when using if you want to count how many humans have a particular hair color, you can run the following piece of code: library(dplyr) starwars %>% filter(species == "Human") %>% group_by(hair_color) %>% summarise(n = n()) hair_color n auburn 1 auburn, grey 1 auburn, white 1 black 8 blond 3 brown 14 brown, grey 1 grey 1 none 3 white 2 As a result the former query gives you a data frame and you can use it to make another query.

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I am writing a Rmarkdown document with plenty of tables, and I want them in a decent format, e.g. kable. However I don’t want to format them one by one. For example, I have created the following data frame in dplyr. library(dplyr) data("iris") iris %>% group_by(Species) %>% summarise(n = n()) %>% arrange(desc(n)) ## # A tibble: 3 x 2 ## Species n ## <fctr> <int> ## 1 setosa 50 ## 2 versicolor 50 ## 3 virginica 50 One solution to the output format of this data frame would be to name it as an object in R, and then give it a format by using the kable function.

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Books

A través de esta obra, el autor precisa que la planeación de cualquier estudio debe valorar de igual manera el diseño de muestreo junto con el estimador del parámetro de interés y afirma la regla de oro del muestreo que clama por la utilización de diseños que induzcan probabilidades de inclusión o selección proporcionales al comportamiento estructural de la población de interés. De esta manera, este libro recoge, no sólo las ideas básicas de la planeación y ejecución de una encuesta, sino también valiosos y recientes aportes como el muestreo balanceado, el muestreo indirecto y los estimadores de calibración.
In Ediciones de la U, 2016.

Este libro conduce al lector por el apasionante viaje de la práctica estadística la cual ciertamente debe estar fundamentada en una rigurosidad teórica bien definida. El análisis de datos no empieza con un modelo de probabilidad. El análisis de datos empieza con los mismos datos; en la vida práctica el profesional debe cuestionarse acerca de la naturaleza de los datos: ¿qué rango tienen? ¿cuál es la fuente de los datos? ¿cómo se obtuvieron? En la vida real no sucede que el profesional sea contratado para analizar una muestra aleatoria que proviene de una distribución continua o discreta. No, en la vida real, el profesional decide qué tipo de distribución se ajusta mejor y sobre ello utiliza las mejores herramientas para inferir y convertir su análisis en información valiosa. Este texto tiene ese enfoque y la particularidad de poner en contexto al lector y mediante ejemplos prácticos afianzar la teoría e introducir al lector en el interesante camino de la programación estadística.
In Editorial de la Universidad Santo Tomás, 2010.

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I am a teaching instructor for the following courses at University X:

  • CS101: An intro to computer science
  • CS102: An intro to computer science
  • CS103: An intro to computer science
  • CS104: An intro to computer science
  • CS105: An intro to computer science
  • CS106: An intro to computer science
  • CS107: An intro to computer science

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