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Análisis de datos: modelos de regresión

Este online gratuito le lleva a través de los detalles de las técnicas y los marcos utilizados en la modelización y análisis de regresión

Data Science
Gratis
El análisis de regresión se utiliza para modelar la relación entre una variable de respuesta y una o más variables predictoras. La estimación es un factor clave utilizado en el análisis de regresión. Este curso gratuito en línea se centra en la estimación de la máxima verosimilitud como marco probabilístico para predecir la distribución de probabilidad y los parámetros que describen los datos observados. Al final de este curso, usted se familiarizará con las técnicas utilizadas en la regresión.
  • Duración

    3-4 Horas
  • Evaluación

    Yes
  • Certificación

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

El análisis de modelos de regresión es una técnica de modelado predictivo utilizada para determinar la relación entre variables dependientes e independientes. Este curso gratuito en línea en Alison describe la estimación de punto y de intervalo, así como las diferencias entre estas estimaciones, incluyendo cómo las estimaciones de puntos utilizan un solo valor mientras que la estimación de intervalo utiliza un rango de números para obtener información de la población. Se le introducirán en los distintos tipos de análisis residuales.

Este curso describe cómo se utiliza el código Python para el diagrama de diagrama de dispersión y para la ecuación de regresión. Aprenderá sobre la importancia de las suposiciones en términos de error. También aprenderá sobre el concepto del modelo de regresión asumido y las diferencias entre la regresión simple y la múltiple. También se le introducirá el modelo de regresión asumido y cómo no es una representación adecuada.

Por último, este curso explica la intuición detrás de la teoría de estimación de la probabilidad máxima. Usted aprenderá sobre la estimación de Poisson y los parámetros de distribución exponencial. Usted estudiará la demostración de python para la estimación de parámetros de población para la ecuación de regresión. Este curso también le lleva a través de la relación entre la razón de probabilidades y los coeficientes de las variables independientes. Si está interesado en saber cómo se utilizan los modelos de análisis de regresión para la previsión, este curso emocionante es para usted.

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Learning Outcomes

Tras la finalización satisfactoria de este curso, podrá:  


  • Discute la intuición detrás de la teoría de estimación de probabilidad máxima  
  • Explicar el gráfico del logaritmo natural de la probabilidad  
  • Describir la estimación de Poisson y el parámetro de distribución exponencial
  • Discutir la demostración de python para la estimación de parámetros de población para la ecuación de regresión  
  • Explicar la ilustración gráfica de la contribución de verosimilitud  
  • Describir cómo construir el modelo de regresión logística y la ecuación  
  • Discutir la intuición detrás de la estimación de máxima verosimilitud teoría  
  • Explicar el gráfico del logaritmo natural de la probabilidad  
  • Describir la estimación de Poisson y el parámetro de distribución exponencial
  • Discutir la demostración de python para la estimación de parámetros de población para la ecuación de regresión  
  • Describir la relación entre la proporción de probabilidades y los coeficientes de variables independientes  

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