Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R
En la práctica es común encontrarse con científicos de datos que emplean el modelo de regresión múltiple para resolver preguntas de negocio. Si bien es popular ese uso, es poco frecuente observar en la práctica el chequeo de todos los supuestos que están detrás de este modelo y que hacen que éste pu...
- Autores:
-
Alonso Cifuentes, Julio César
- Tipo de recurso:
- Book
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad ICESI
- Repositorio:
- Repositorio ICESI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.icesi.edu.co:10906/119192
- Acceso en línea:
- http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/119192
https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.4
- Palabra clave:
- R
Analítica
Modelo de Regresión
Econometría
Big Data Analytics
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| Summary: | En la práctica es común encontrarse con científicos de datos que emplean el modelo de regresión múltiple para resolver preguntas de negocio. Si bien es popular ese uso, es poco frecuente observar en la práctica el chequeo de todos los supuestos que están detrás de este modelo y que hacen que éste pueda generar respuestas adecuadas. El objetivo de este libro es presentar el modelo estadístico clásico de regresión múltiple con toda la formalidad posible a los científicos de datos. Para lograr este objetivo se presenta una mezcla entre los fundamentos (estadísticos y de álgebra lineal) teóricos del modelo y cómo llevarlo a la práctica empleando R. |
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