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ML para Business Managers: Crear modelo de regresión en R Studio

En este curso gratuito en línea, conozca las técnicas y análisis que implica la creación de modelos de regresión en R Studio.

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En este curso gratuito en línea, conozca los métodos y procesos implicados en el uso de machine learning para crear modelos de regresión utilizando R Studio. Determinar la definición de estadísticas y el análisis de datos. Se discutirá la regresión lineal, que se refiere a un enfoque lineal para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Impulsa tus habilidades de aprendizaje automático estudiando este curso integral.

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Description

¿Es usted un business manager que busca ser un experto en resolver problemas de negocio complejos utilizando la regresión lineal en R Studio? Este curso le llevará a través de los pasos necesarios que debe tomar al desarrollar soluciones a sus problemas de negocio utilizando la regresión lineal. Descubre que el aspecto más crucial a tener en cuenta a la hora de crear un modelo es tener un conocimiento sólido del tema que pretendes resolver. Esta información es crítica ya que la calidad de la salida depende de la calidad de los insumos. Obtendrá una idea de que la distribución de frecuencia de datos cualitativos enumera todas las categorías y el número de elementos que pertenecen a cada categoría. En contraste, la distribución de frecuencia de datos cuantitativos enumera todas las clases y el número de valores que pertenecen a cada clase. El curso discutirá la importancia de la pre-procesamiento de datos y la interpretación de datos utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Al principio, se le introducirá el concepto de análisis bivariado, que se refiere al análisis simultáneo de dos variables. Explora la posibilidad de una relación o diferencias entre dos variables y la consecuencia resultante. A continuación, se discutirá la correlación, una medida estadística que indica el grado en que dos o más variables fluctúan entre sí. Una correlación positiva sugiere cómo esas variables aumentan o disminuyen en paralelo, mientras que una correlación negativa indica el grado en que una variable aumenta a medida que la otra disminuye. Obtendrá información sobre el hecho de que la regresión lineal hace referencia a un enfoque lineal para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Descubre que cuando estás manejando e interpretando variables cualitativas en un modelo lineal, primero tienes que transformarlas en variables ficticias, luego ejecutar la regresión mientras observas los valores beta y p. El curso discutirá los diferentes métodos y técnicas lineales.

A continuación, aprenderá que el Error estándar residual (RSE) es la cantidad promedio que la respuesta se desviará de la línea de regresión verdadera, y también puede considerarse como una medida de la ausencia de ajuste entre el modelo y los datos. La regresión lineal simple es un enfoque para predecir una respuesta cuantitativa Y basada en una única variable predictora X. La comprensión de esta sección le ayudará a reconocer que el método de contracción se refiere a ajustar un modelo que involucra todas las variables predictoras. Los coeficientes estimados se reducen hacia cero, en relación con las estimaciones menos cuadradas. Finalmente, usted estudiará técnicas de selección de subconjuntos, regresión de crestas y lasso en R. Evaluar la precisión de los coeficientes pronosticados, y la matriz de correlación en R seguirá. Este curso será de interés para los gerentes de negocios, ejecutivos o estudiantes interesados en estudiar acerca del aprendizaje automático y la regresión lineal. ¿Por qué esperar? Comience este curso hoy y se convierta en un experto en regresión lineal y resolución de problemas.

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