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Curso

Introducción a la regresión en R

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 8/2024
Predice los precios de la vivienda y la tasa de clics de los anuncios implementando, analizando e interpretando análisis de regresión en R.
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RProbability & Statistics
4 h
14 vídeos
52 Ejercicios
4,050 XP
77,271
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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 que desvelan los secretos ocultos en los conjuntos de datos. En este curso, adquirirás las habilidades necesarias para ajustar regresiones lineales y logísticas simples. A través de ejercicios prácticos, explorarás las relaciones entre variables en conjuntos de datos del mundo real, incluyendo reclamaciones de seguros de automóviles, precios de la vivienda en Taiwán, tamaños de peces y mucho más. Al finalizar este curso, sabrás cómo hacer predicciones a partir de tus datos, cuantificar el rendimiento de los modelos y diagnosticar problemas con el ajuste de los modelos.

Requisitos previos

Introduction to Data Visualization with ggplot2Introduction to Statistics in R
1

Regresión lineal simple

Aprenderás los conceptos básicos de este popular modelo estadístico, qué es la regresión y en qué se diferencian las regresiones lineales y logísticas. A continuación, aprenderás a ajustar modelos de regresión lineal simples con variables explicativas numéricas y categóricas, y a describir la relación entre las variables de respuesta y las variables explicativas utilizando los coeficientes del modelo.
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2

Predicciones y objetos modelo

En este capítulo, descubrirás cómo utilizar modelos de regresión lineal para realizar predicciones sobre los precios de la vivienda en Taiwán y los clics en anuncios de Facebook. También desarrollarás tus habilidades de regresión a medida que adquieras experiencia práctica con objetos de modelo, comprendas el concepto de «regresión a la media» y aprendas a transformar variables en un conjunto de datos.
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3

Evaluación del ajuste del modelo

En este capítulo, aprenderás a formular preguntas sobre tu modelo para evaluar su adecuación. Aprenderás a cuantificar el ajuste de un modelo de regresión lineal, diagnosticar problemas del modelo mediante visualizaciones y comprender la influencia y el peso de cada observación utilizada para crear el modelo.
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Introducción a la regresión en R
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