Aprende regresión en R: curso gratis en línea

La regresión R es una técnica estadística utilizada para encontrar la relación entre una variable dependiente (la variable predictora) y una o más variables independientes (las variables utilizadas para predecir).

Hay varias funciones y paquetes disponibles en R para realizar análisis de regresión, como lm() (para regresión lineal múltiple y univariada), glm() (para regresión generalizada) y mgcv (para modelos de regresión de componentes generalizados). crítico).

La regresión lineal y la regresión logística son dos de los modelos estadísticos más utilizados y actúan como las claves principales para desbloquear los secretos ocultos en los conjuntos de datos. En este curso obtendrá las habilidades que necesita para ajustar la regresión lineal y logística simple.

A través de ejercicios prácticos, explorará las relaciones entre las variables en conjuntos de datos del mundo real, incluidas las reclamaciones de seguros de automóviles, los precios de la vivienda en Taiwán, el tamaño de los peces y más.

Lo que aprenderás:

• Predicciones y objetos modelo
• Evaluación del ajuste del modelo
• Regresión logística simple
  Regresión lineal simple

Al final de este curso, sabrá cómo hacer predicciones basadas en datos, cuantificar el rendimiento del modelo y diagnosticar problemas de ajuste del modelo.

Este curso se encuentra disponible en la plataforma de Datacamp.

Si quieres acceder al curso puedes usar este enlace.