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Curso

Regresión intermedia en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 11/2025

Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.

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RProbability & Statistics

4 h

14 vídeos

50 Ejercicios

4,150 XP

35,074

Certificado de logros

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Descripción del curso

La regresión lineal y la regresión logística son los modelos estadísticos más utilizados y funcionan como llaves maestras que abren los secretos ocultos en los conjuntos de datos. Este curso amplía las habilidades que adquiriste en "Introducción a la regresión en R", abarcando regresión lineal y logística con múltiples variables explicativas. A través de ejercicios prácticos, explorarás las relaciones entre variables en datos reales, como precios de vivienda en Taiwán y modelos de churn de clientes, entre otros. Al finalizar, sabrás cómo incluir múltiples variables explicativas en un modelo, entenderás cómo las interacciones entre variables afectan las predicciones y comprenderás cómo funcionan la regresión lineal y la logística.

Requisitos previos

Introduction to Regression in R

1

Pendientes paralelas

Amplía tus habilidades en regresión lineal hacia la regresión de "pendientes paralelas", con una variable explicativa numérica y otra categórica. Este es el primer paso para dominar la regresión lineal múltiple.

Regresión lineal de pendientes paralelas

Ajustar una regresión lineal de pendientes paralelas

Interpretar los coeficientes en pendientes paralelas

Visualizar cada variable explicativa

Visualizar pendientes paralelas

Predecir pendientes paralelas

Predecir con un modelo de pendientes paralelas

Calcular predicciones manualmente

Evaluar el rendimiento del modelo

Comparing coefficients of determination

Comparar el error estándar residual

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2

Interacciones

Explora el efecto de las interacciones entre variables explicativas. Considerar interacciones permite modelos más realistas y con mejor capacidad predictiva. También abordarás la paradoja de Simpson: un resultado no intuitivo que surge cuando hay múltiples variables explicativas.

Modelos para cada categoría

Un modelo por categoría

Predecir con múltiples modelos

Visualizar varios modelos

Evaluar el rendimiento del modelo

Un único modelo con una interacción

Especificar una interacción

Interacciones con coeficientes comprensibles

Hacer predicciones con interacciones

Predecir con interacciones

Calcular predicciones con interacciones manualmente

La paradoja de Simpson

Modelización de subastas de eBay

Modelar cada tipo de subasta

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3

Regresión lineal múltiple

Descubre cómo el modelado, y la regresión lineal en particular, facilita trabajar con más de dos variables explicativas. Una vez domines el ajuste de modelos de regresión lineal, implementarás tu propio algoritmo de regresión lineal.

Dos variables explicativas numéricas

Visualizaciones 3D

Modelar 2 variables explicativas numéricas

Incluir una interacción

Más de 2 variables explicativas

Visualizar muchas variables

Distintos niveles de interacción

Volviendo a predecir

Cómo funciona la regresión lineal

La suma de cuadrados

Algoritmo de regresión lineal

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4

Regresión logística múltiple

Amplía tus habilidades en regresión logística a múltiples variables explicativas. Comprende la distribución logística, que sustenta esta forma de regresión. Por último, implementa tu propio algoritmo de regresión logística.

Regresión logística múltiple

Visualizar múltiples variables explicativas

Regresión logística con 2 variables explicativas

Predicción con regresión logística

Matriz de confusión

La distribución logística

Función de distribución acumulada

Función de distribución acumulada inversa

argumento family binomial

Parámetros de la distribución logística

Cómo funciona la regresión logística

Verosimilitud y log-verosimilitud

Algoritmo de regresión logística

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