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Curso

Inferencia para la regresión lineal en R

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 12/2021

En este curso aprenderás a realizar inferencias utilizando modelos lineales.

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RProbability & Statistics

4 h

15 vídeos

59 Ejercicios

4,650 XP

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Descripción del curso

Antes aprendiste los fundamentos tanto de la inferencia estadística como de los modelos lineales; ahora toca combinarlos. Este curso te permite reflexionar sobre cómo distintas muestras pueden producir distintos modelos lineales, con el objetivo de comprender el modelo subyacente de la población. A partir del modelo lineal estimado, aprenderás a crear estimaciones por intervalo para el tamaño del efecto y a determinar si el efecto es significativo. Se contrastarán los intervalos de predicción para la variable de respuesta con las estimaciones de la respuesta media. A lo largo del curso, practicarás más con los paquetes dplyr y ggplot2, y conocerás el paquete broom para ordenar modelos; los tres son imprescindibles en ciencia de datos.

Requisitos previos

Foundations of Inference in R Intermediate Regression in R

1

Ideas inferenciales

En el primer capítulo, entenderás cómo y por qué realizar un análisis inferencial (en lugar de solo descriptivo) sobre un modelo de regresión.

Variabilidad en las rectas de regresión

Salida de la regresión: ejemplo I

Primera muestra aleatoria, segunda muestra aleatoria

Superponer líneas

Pregunta de investigación

Hipótesis en regresión

Variabilidad de los coeficientes

Población original: cambia el tamaño de la muestra

Población hipotética: menos variabilidad alrededor de la recta

Población hipotética: menor variabilidad en la dirección x

¿Qué cambia la variabilidad de los coeficientes?

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2

Inferencia basada en simulación para el parámetro de la pendiente

En este capítulo aprenderás las ideas de la distribución muestral utilizando métodos de simulación para modelos de regresión.

Inferencia basada en simulación

Distribución muestral nula de la pendiente

EE de la pendiente

Inferencia sobre la pendiente

IC por la pendiente basado en simulación

Bootstrap del conjunto de datos

Método de EE - IC bootstrap para la pendiente

Método de percentiles: bootstrap CI para la pendiente

Inferencia a partir de distribuciones por aleatorización y bootstrap

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3

Inferencia basada en t para el parámetro de la pendiente

En este capítulo aprenderás a usar la distribución t para realizar inferencia en modelos de regresión lineal. También aprenderás a crear intervalos de predicción para la variable de respuesta.

Aproximación matemática

¿Qué papel tienen los resultados teóricos?

estadístico t

Trabajar con salida de R (1)

Trabajar con la salida de R (2)

Comparar inferencia por aleatorización e inferencia t

Intervalos en regresión

IC usando teoría t

Comparing randomization CIs and t-based CIs

Diferentes tipos de intervalos

Intervalos de confianza para la respuesta media en valores específicos

Intervalos de confianza para la respuesta media en todas las observaciones

Intervalos de predicción para la respuesta individual

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4

Condiciones técnicas en la regresión lineal

Además, considerarás las condiciones técnicas que son importantes al usar modelos lineales para hacer afirmaciones sobre una población más amplia.

Condiciones técnicas para la regresión lineal

Incumplimiento de las condiciones LINE (1)

Incumplimiento de las condiciones LINE (2)

Usar los residuos (1)

Usar residuos (2)

¿Por qué necesitamos los supuestos LINE?

Efecto de un valor atípico

Estimación con y sin valor atípico

Inferencia con y sin valor atípico (t-test)

Inferencia con y sin valor atípico (aleatorización)

Cómo seguir adelante cuando se incumplen los supuestos del modelo

Ajustar una relación no lineal

Ajustar por errores no constantes

Ajustar cuando los errores no son normales

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5

Ampliación de la inferencia en la regresión lineal simple

Este capítulo trata temas que amplían las ideas básicas de inferencia en modelos lineales, incluida la multicolinealidad y la inferencia para modelos de regresión múltiple.

Inferencia sobre variables transformadas

Modelo transformado

Interpretar coeficientes transformados

Multicolinealidad

LA Homes, multicolinealidad (1)

LA Homes, multicolinealidad (2)

LA Homes, multicolinealidad (3)

Regresión lineal múltiple

Inferencia sobre los coeficientes

Interpretación de coeficientes

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Inferencia para la regresión lineal en R

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