Curso de Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados

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  • Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
  • Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
  • Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
  • Modela con regresiones lineales
  • Entienda los errores en función de los residuos y métricas
  • Compara y guarda los mejores modelos

Contenido Detallado

  1. Análisis preliminares

    • Introducción
    • Conociendo el dataset
    • Análisis preliminares
  2. Comportamiento de la variable dependiente

    • Comportamiento de la variable dependiente
    • Usando el boxplot
    • Boxplot con dos variables
    • Distribuición de frecuencias
  3. Variable dependiente vs Variables explicativas

    • Pairplot
    • Jointplot
    • Lmplot
  4. Datasets de entrenamiento y prueba

    • Datasets de entrenamiento y prueba
    • Estimando un modelo de regresión lineal
    • Obteniendo pronósticos puntuales
    • Interpretación de los coeficientes estimados
    • Análisis gráfico de predicciones
  5. Comparando modelos

    • Comparando modelos
    • Otras métricas de regresión
  6. Guardando y cargando el modelo

    • Usando Pickle
    • Almacenando el modelo
  7. Nuevo proyecto

    • Presentación
    • Formularios en Google Colab
    • Solución
    • Extra: Simulador interactivo
    • Conclusión

Primera aula de Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados

Instructores

  • João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.

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