Regressão intermediária no R

Amplie suas habilidades de regressão linear para a regressão de "inclinações paralelas", com uma variável explicativa numérica e outra categórica. Esse é o primeiro passo para você conquistar a regressão linear múltipla.

Explore o efeito das interações entre as variáveis explicativas. A consideração das interações permite a criação de modelos mais realistas que podem ter melhor poder de previsão. Você também lidará com o Paradoxo de Simpson: um resultado não intuitivo que surge quando você tem várias variáveis explicativas.

Veja como a modelagem, e a regressão linear em particular, facilita o trabalho com mais de duas variáveis explicativas. Depois de dominar o ajuste de modelos de regressão linear, você poderá implementar seu próprio algoritmo de regressão linear.

Amplie suas habilidades de regressão logística para múltiplas variáveis explicativas. Entenda a distribuição logística, que é a base dessa forma de regressão. Por fim, implemente seu próprio algoritmo de regressão logística.