Este curso te guía a través de los pasos que debes seguir al desarrollar soluciones a tus problemas comerciales utilizando la regresión lineal. Debes considerar el problema que pretendes resolver al crear un modelo, ya que el valor de la salida depende de la calidad de las entradas. Podemos ayudarte a comprender el diferente tratamiento que reciben los datos cualitativos y cuantitativos, y también cubrimos la importancia del preprocesamiento y la interpretación de datos al utilizar técnicas de aprendizaje automático.

Este curso te introduce al concepto de 'análisis bivariado': el análisis simultáneo de dos variables. Explora la posibilidad de una relación entre dos variables y su impacto consecuente. Luego, discutimos la correlación, una medida que revela la medida en que dos o más variables cambian juntas, y describimos el papel de la regresión lineal en el modelado de su relación. El curso desglosa diferentes métodos y técnicas de modelado lineal para ayudarte a usar el aprendizaje automático para predecir cambios futuros que afecten tu negocio.

Luego, examinamos la idea del 'error estándar residual' (RSE), cuánto diferirá la respuesta de la línea de regresión 'verdadera'. Comprender esta sección te ayudará a reconocer que el método estadístico de 'contracción' ajusta un modelo que involucra todas las variables predictoras. Los coeficientes estimados se contraen hacia cero, en relación con las estimaciones de mínimos cuadrados. Finalmente, estudiamos las técnicas de selección de subconjuntos, la regresión de cresta y el lazo en R antes de evaluar la precisión de los coeficientes predichos y la matriz de correlación en R. Este curso puede ayudar a gerentes de negocios, ejecutivos o cualquier persona interesada en usar el aprendizaje automático y la regresión lineal para predecir desarrollos futuros y dominar la resolución de problemas.