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Statistics Analysis Projects

Colección de proyectos de análisis estadístico con dashboards interactivos en Streamlit.


Dashboard 1 - Diagnóstico de Gripe con Naive Bayes

Clasifica pacientes en con gripe o salud normal a partir de signos vitales, usando el algoritmo Naive Bayes (gaussiano y categórico).

Variables analizadas: temperatura, frecuencia cardiaca, saturación de oxígeno, glicemia, tensión arterial.

Funcionalidades:

  • Comparación entre datos originales (con outliers) y datos limpios
  • Control del porcentaje de datos de prueba
  • Visualización de la matriz de confusión y métricas de clasificación

Tecnologías: Python, Streamlit, scikit-learn, Plotly, pandas

Demo: https://redes-bayesinas-afecciones-respiratorias.streamlit.app/


Dashboard 2 - Brecha Digital Móvil en Perú 2023

Analiza la cobertura de telefonía móvil en el Perú a nivel de departamento, zona (urbana/rural) y operadora, con datos de OSIPTEL (marzo 2023).

Funcionalidades:

  • Mapa de calor interactivo de cobertura por departamento
  • Comparación de operadoras por zona geográfica
  • Pruebas estadísticas: chi-cuadrado, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney
  • Regresión para identificar factores asociados a la brecha digital

Tecnologías: Python, Streamlit, Plotly, Folium, scipy, statsmodels, pandas

Demo: https://brecha-digital-peru.streamlit.app/


Fuente de datos: OSIPTEL / Plataforma Nacional de Datos Abiertos del Perú


Dashboard 3 - Análisis Agrícola Agropuno

Aplicación web interactiva para el análisis de datos de siembra y producción agrícola en las 13 provincias de la región de Puno (1997 - 2021).

Funcionalidades:

  • Visualización de histogramas, gráficos circulares y polígonos de frecuencia por provincia y cultivo
  • Evaluación estadística inteligente con detección automática de normalidad (Shapiro-Wilk)
  • Pruebas de hipótesis (T-Student y Mann-Whitney) y correlaciones (Pearson y Spearman)
  • Análisis de tendencia histórica de producción (Regresión Lineal) a lo largo de los años

Tecnologías: R, Shiny, Plotly, dplyr, ggplot2

Demo: https://dairxp.shinyapps.io/Agropuno/

Fuente de datos: Estadística Agraria Informática (Agropuno)

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