El paquete ilc es un paquete abierto al público para el análisis de datos de mortalidad en un período de edades, que implementa regresiones especializadas y métodos descriptivos para ajustar modelos de Lee-Carter. El objetivo de la modelización de la mortalidad en este paquete es implementar una mejor estructura de modelización, que en sí, mejora el modelo estándar de Lee-Carter basado en el error de la Normal mediante iteraciones y errores de Gauss y de Poisson.

Cada vez que voy al supermercado, mi cartera se queja. Pero, ¿qué tan costosa es la comida alrededor del mundo? En este proyecto exploraremos series de tiempo de los precios de la comida en Ruanda, de United Nations Humanitarian Data Exchange Global Food Price Database. La agricultura representa un 30% de la economía de Rwanda, y alrededor de 60% de sus ingresos por exportaciones (CIA World Factbook), por lo que el precio de la comida es muy importante para el estilo de vida de muchos ruandeses. En este proyecto manipularemos, visualizaremos, y haremos proyecciones del costo de la papa en Ruanda. Igualmente crearemos funciones para optimizar este proceso y hacer análisis de otros rubros.

El atletismo data de las primeras Olimpiadas. Desde entonces, poco ha cambiado. Los atletas compiten individualmente, buscando lanzar lo más lejos, saltar lo más lejos (o alto) y correr lo más rápido. Pero a los aficionados les gusta ser aficionados de equipos, ondeando pancartas y gritar como locos durante los partidos, vistiendo la camisa favorita de su jugador y permaneciendo leales a su equipo en las buenas y en las malas. ¿Qué pasaría si el atletismo se convirtiera en un deporte en equipo? Podría potencialmente ser más interesante y darnos una nueva visión de “sport analytics” para estudiar. Se podría incluso reducir el incentivo de hacer cosas desagradables en busca del “altius, fortius and citius”.

Candy Crush tiene mas de 3000 niveles, y nuevos niveles son añadidos cada semana. Y con tantos niveles, es importante ajustar el nivel de dificultad de manera acorde, si es muy fácil el juego se vuelve aburrido, y si es muy difícil los jugadores pueden frustrarse y dejar de jugar. En este proyecto, veremos como podemos colectar data de los jugadores para estimar el nivel de dificultad.

La esperanza de vida al nacer mide el promedio que se espera que viva un ser vivo. Toma en cuenta distintos factores demográficos, como el género, el país, o el año de nacimiento. La esperanza de vida al nacer puede variar con el tiempo o entre países por muchas razones: la evolución de la medicina, el grado de desarrollo de los países, o las consecuencias por conflictos bélicos. La esperanza de vida varía entre el género también. La data nos muestra que las mujeres viven más que los hombres, ¿por qué? Distintos factores potenciales, incluyendo razones biológicas y la teoría de que las mujeres tienden a ser más conscientes a nivel de salud. Crearemos algunos gráficos para explorar la desigualidad en la esperanza de vida al nacer alrededor del mundo. Usaremos datos de la División Estadística de las Naciones Unidas.

En 1847, el médico húngaro Ignaz Semmelweis hizo un gran descubrimiento: lavarse las manos. Las manos contaminadas eran la mayor causa de fiebre de parto y forzando el lavado de manos en su hospital salvó la vida de cientas de personas. En este proyecto reanalizaremos la data médica que Semmelweis recogió y probaremos su teoría