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Regresión intermedia en R

Aprende a realizar regresión lineal y logística con múltiples variables explicativas.

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4 Horas14 Videos50 Ejercicios
24.098 AprendicesTrophyDeclaración de cumplimiento

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Descripción del curso

La regresión lineal y la regresión logística son los dos modelos estadísticos más utilizados y actúan como llaves maestras, desvelando los secretos ocultos en los conjuntos de datos. Este curso se basa en los conocimientos adquiridos en "Introducción a la regresión en R", y abarca la regresión lineal y logística con múltiples variables explicativas. Mediante ejercicios prácticos, explorarás las relaciones entre variables en conjuntos de datos del mundo real, los precios de la vivienda en Taiwán y la modelización de la rotación de clientes, entre otros. Al final de este curso, sabrás cómo incluir múltiples variables explicativas en un modelo, comprenderás cómo las interacciones entre variables afectan a las predicciones y entenderás cómo funcionan la regresión lineal y logística.
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Estadístico con R

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  1. 1

    Pendientes paralelas

    Gratuito

    Amplía tus conocimientos de regresión lineal a la regresión de "pendientes paralelas", con una variable explicativa numérica y otra categórica. Este es el primer paso para conquistar la regresión lineal múltiple.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Regresión lineal de pendientes paralelas
    50 xp
    Ajuste de una regresión lineal de pendientes paralelas
    100 xp
    Interpretar los coeficientes de las pendientes paralelas
    100 xp
    Visualización de cada variable explicativa
    100 xp
    Visualizar pendientes paralelas
    100 xp
    Predecir pendientes paralelas
    50 xp
    Predicción con un modelo de pendientes paralelas
    100 xp
    Calcular manualmente las predicciones
    100 xp
    Evaluar el rendimiento del modelo
    50 xp
    Comparación de los coeficientes de determinación
    100 xp
    Comparación del error típico residual
    100 xp
  2. 3

    Regresión lineal múltiple

    Observa cómo la modelización, y la regresión lineal en particular, facilitan el trabajo con más de dos variables explicativas. Una vez que domines el ajuste de modelos de regresión lineal, podrás poner en práctica tu propio algoritmo de regresión lineal.

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En otras pistas

Fundamentos de Estadística con RAprendizaje automático supervisado en R

Colaboradores

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Maggie Matsui

Audio Grabado Por

Richie Cotton's avatar
Richie Cotton
Richie Cotton HeadshotRichie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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