Adecuación de modelos de regresión lineal simple en R-Studio
Los modelos de regresión lineal son una herramienta frecuentemente utilizada para realizar predicciones del comportamiento de una variable cuantitativa. En esta guía se presentan los temas teóricos elementales para la adecuación de modelos de regresión lineal simple, y su implementación en el softwa...
- Autores:
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Nova Martínez, Manuel Arturo
Sorza Álvarez, Elkin Giovani
Zabala Arango, Lina María
- Tipo de recurso:
- Informe
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- 2023
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- Universidad Cooperativa de Colombia
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Regresión lineal
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Los modelos de regresión lineal son una herramienta frecuentemente utilizada para realizar predicciones del comportamiento de una variable cuantitativa. En esta guía se presentan los temas teóricos elementales para la adecuación de modelos de regresión lineal simple, y su implementación en el software R. Esta metodología es empleada en diversos campos, desde el ámbito científico y empresarial, hasta las aplicaciones de aprendizaje automático comúnmente desarrolladas en la actualidad. |
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Unidad de competencia. -- 4. Elemento de competencia. -- 5. Regresión lineal simple. -- 6. Coeficiente lineal de Pearson. -- 7. Modelo de regresión lineal simple. -- 8. Validación modelo de regresión lineal simple. -- 9. Implementación en R. -- 10. Ejercicios sugeridos. -- 11. Referencias.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001657560https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000682225https://orcid.org/0000-0003-2604-6739https://orcid.org/0000-0003-3083-1713manuel.novam@campusucc.edu.coelkin.sorza@campusucc.edu.colina.zabala@campusucc.edu.co14 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Villavicenio, Facultad de Ingenierías, Ingeniería civilIngeniería CivilVillavicencioEstadísticasModelosParámetrosRegresión linealAdecuación de modelos de regresión lineal simple en R-StudioGuía de práctica o manualhttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fchttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2D. J. Denis, Univariate, Bivariate and Multivariate Statistics Using R., Hoboken: John Wiley & Sons, 2020.R. Project, «Datos R-Studio,» [En línea]. Disponible en: https://cran.rstudio.com/web/packages/datos/M. Nova Martínez y E. Sorza Álvarez, Gráficos con R-Studio para estadística descriptiva en ingeniería (Generación de contenidos impresos N.° 38). Bogotá: Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia, 2022. http://dx.doi.org/10.16925/gcgp.65V. M. Alvarado Verlín, Probabilidad y estadística, México: Grupo Editorial Patria, 2014.M. Noste, «Apuntes regresión lineal,» 2013.S. Murray, Probabilidad y estadística, México: McGraw-Hill Interamericana, 2013.J. Obando López y N. Arango Londoño, Probabilidad y estadística, Envigado: Fondo Editorial EIA, 2019.E. Aguilar Fernández y J. Zamora Arana, Introducción a la estadística descriptiva con R, Bogotá: Editorial Universidad Nacional, 2020.C. Guisande González y A. Vaamonde Liste, Gráficos estadísticos y mapas con R, España: Ediciones Díaz de Santos, 2013.F. Sarabia Prieto y V. Jordá, Prácticas de estadística con R, Madrid: Ediciones Pirámide, 2018.PublicationORIGINAL2022_GP_ModeloRegresion_Nova_VF2.pdfapplication/pdf2045670https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/60bd12ac-ac7c-4753-bbe6-484bfb2e0776/downloadfb17f49226ec92960a14b4a5b35597a5MD542022_GP_LICENCIA_ModeloRegresion_Nova.pdf2022_GP_LICENCIA_ModeloRegresion_Nova.pdfapplication/pdf157500https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/cf8b559b-11ad-4bc0-ae05-5912ac883fd9/download57ed2094e993d10410f9c0d5554e366eMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/fb5f162e-a84b-427f-b0a8-c8604c4ffead/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD53TEXT2022_GP_ModeloRegresion_Nova_VF2.pdf.txt2022_GP_ModeloRegresion_Nova_VF2.pdf.txtExtracted 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