Análisis de datos: modelos de regresión

El análisis de modelos de regresión es una técnica de modelado predictivo que se utiliza para determinar la relación entre variables dependientes e independientes. Este curso en línea gratuito sobre Alison describe la estimación puntual y de intervalo, así como las diferencias entre estas estimaciones, e incluye cómo las estimaciones puntuales utilizan un único valor, mientras que la estimación por intervalos utiliza un rango de números para obtener información de la población. Conocerá los diferentes tipos de análisis de residuos

Este curso describe cómo se usa el código Python para el diagrama de dispersión y para la ecuación de regresión. Aprenderás sobre la importancia de las suposiciones sobre los términos de error. También aprenderá sobre el concepto del modelo de regresión supuesto y las diferencias entre la regresión simple y la regresión múltiple. También conocerá el modelo de regresión supuesto y la forma en que no es una representación adecuada.

Por último, este curso explica la intuición detrás de la teoría de la estimación de máxima verosimilitud. Aprenderá sobre la estimación de los parámetros de distribución exponencial y de Poisson. Estudiarás la demostración de Python para estimar los parámetros de población para la ecuación de regresión. Este curso también explica la relación entre la razón de probabilidades y los coeficientes de las variables independientes. Si está interesado en aprender cómo se utilizan los modelos de análisis de regresión para la previsión, este interesante curso es