Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
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
Programa de formación
Contenido del curso
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.
- Una historia de dos variables50 XP
- ¿Cuál es la variable de respuesta?50 XP
- Visualización de dos variables100 XP
- Ajustar una regresión lineal50 XP
- Estima el intercepto.50 XP
- Estima la pendiente.50 XP
- Regresión lineal con lm()100 XP
- Variables explicativas categóricas50 XP
- Visualización numérica frente a categórica100 XP
- Cálculo de medios por categoría100 XP
- lm() con una variable explicativa categórica100 XP
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.
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.
4
Regresión logística simple
Aprende a ajustar modelos de regresión logística. Utilizando datos del mundo real, predirás la probabilidad de que un cliente cierre su cuenta bancaria en forma de probabilidades de éxito y razones de probabilidad, y cuantificarás el rendimiento del modelo utilizando matrices de confusión.
R
Introducción a la regresión en R
Curso
completado
