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Regresión Lineal: Técnicas Avanzadas de Modelado

Resumen del curso

  • Aplica transformaciones antes de entrenar tus modelos
  • Aplica regresiones con Statsmodel y Sklearn
  • Aprende técnicas Avanzadas de Modelado
  • Obtén previsiones puntuales
  • Interpreta coeficientes estimados
  • Efectúa análisis gráficas de los resultados encontrados

Público Objetivo

Personas que desean avanzar en las prácticas de modelado con regresiones lineal más compleja.

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Última atualização

18/07/2022

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110

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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.

Contenido Detallado

  1. Analisis preliminar

    • Introducción
    • Conociendo el dataset
    • Análisis preliminar
  2. Análisis gráfico

    • Comportamiento de la variable dependiente
    • Distribución de frecuencias
    • Dispersión entre las variables
  3. Transformación de variables

    • Transformando los datos
    • Comprobando la relación lineal
  4. Regresión Lineal con StatsModels

    • Creando los datasets de entrenamiento y prueba
    • Trabajando con StatsModels
    • Evaluando el modelo estimado
    • Modificando el modelo y evaluando el ajuste
  5. Regresión Lineal con Scikit-Learn

    • Estimando el modelo con los datos de entrenamiento
    • Obteniendo predicciones puntuales
    • Interpretación de los coeficientes estimados
    • Análisis gráfico de los resultados del modelo
    • Conclusión

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