Análisis de regresión: una guía intuitiva para usar e interpretar modelos lineales


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Descripción

Aprenda análisis de regresión a un nivel más profundo con una guía escrita en lenguaje cotidiano.


Comprenda intuitivamente el análisis de regresión centrándose en conceptos y gráficos en lugar de ecuaciones. Aprenda consejos prácticos para modelar sus datos e interpretar los resultados. Siéntase seguro de que está analizando sus datos correctamente y de que puede confiar en sus resultados. Sepa que puede detectar y corregir los problemas que surjan.


Pase de ser un principiante a un profesional cualificado, preparado para aplicaciones en el mundo real.


Después de una descripción general de cómo funciona la regresión y por qué usarla, el libro cubre una variedad de temas, que incluyen la especificación y evaluación de modelos, aplicaciones prácticas, tipos de efectos, significación estadística, predicciones y una serie de técnicas de resolución de problemas. Contiene orientación práctica y analítica.


  • Seleccione el tipo correcto de análisis de regresión.
  • Especifique el mejor modelo y evalúe qué tan bien se ajusta a los datos.
  • Interprete los resultados.
  • Comprenda los efectos principales, los efectos de interacción y la curvatura del modelado.
  • Utilice polinomios, transformaciones de datos y mínimos cuadrados ponderados.
  • Genere predicciones y evalúe su precisión.
  • Compruebe las suposiciones y resuelva los problemas.
  • Identifique y gestione observaciones inusuales.
  • Ejemplos de muchos modelos y escenarios de regresión.
  • Acceda a conjuntos de datos descargables gratuitos para que pueda trabajar los ejemplos usted mismo.


Autor: Jim Frost
Editorial: Statistics by Jim Publishing
Publicado: 17/10/2020
Páginas: 358
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.05 lbs
Tamaño: 9.00 pulgadas alto x 6.00 pulgadas ancho x 0.74 pulgadas profundo
ISBN13: 9781735431185
ISBN10: 1735431184
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Análisis de Regresión
- Educación | Estadística
- Computadoras | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático

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