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Modelos de clasificación-Resumen de lecciones

El análisis bivariado se refiere al análisis simultáneo de dos variables. Explora la posibilidad de una relación o diferencias entre dos variables y la significación resultante.
La correlación es una medida estadística que indica el grado en que dos o más variables fluctúan entre sí. Una correlación positiva indica el grado en que 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.
La estacionalidad se refiere a la presencia de variaciones en los datos que se producen en intervalos regulares específicos que son menores de un año.
El error estándar residual (RSE) es la cantidad media 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 codificación ficticia es una forma de incorporar variables nominales en el análisis de regresión.
El modelo de clasificación de análisis de discriminante lineal se utiliza mejor para las variables de respuesta de varias clases.
La técnica de clasificación de los vecinos de K-Nearest no asume ninguna forma funcional de la relación entre las variables.