1. Apprendre
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  2. Cours
    3. /
  3. Regresión intermedia en R
  • 1

    Pendientes paralelas

    Gratuit

    Amplía tus conocimientos de regresión lineal a la regresión de "pendientes paralelas", con una variable explicativa numérica y otra categórica. Este es el primer paso para conquistar la regresión lineal múltiple.

  • 2

    Interacciones

    Explora el efecto de las interacciones entre las variables explicativas. Considerar las interacciones permite obtener modelos más realistas que pueden tener un mejor poder predictivo. También te enfrentarás a la paradoja de Simpson: un resultado no intuitivo que surge cuando tienes múltiples variables explicativas.

  • 3

    Regresión lineal múltiple

    Observa cómo la modelización, y la regresión lineal en particular, facilitan el trabajo con más de dos variables explicativas. Una vez que domines el ajuste de modelos de regresión lineal, podrás poner en práctica tu propio algoritmo de regresión lineal.

  • 4

    Regresión logística múltiple

    Amplía tus conocimientos de regresión logística a variables explicativas múltiples. Comprende la distribución logística, en la que se basa esta forma de regresión. Por último, aplica tu propio algoritmo de regresión logística.

Initializing

Exercice

Algoritmo de regresión lineal

Para comprender realmente la regresión lineal, es útil saber cómo funciona el algoritmo. El código de lm() tiene cientos de líneas porque tiene que funcionar con cualquier fórmula y cualquier conjunto de datos. Sin embargo, en el caso de una simple regresión lineal para un único conjunto de datos, puedes implementar un algoritmo de regresión lineal en unas pocas líneas de código.

El flujo de trabajo es

  1. Escribe un script para calcular la suma de cuadrados.
  2. Conviértelo en una función.
  3. Utiliza la función de optimización de propósito general de R para encontrar los coeficientes que lo minimicen.

Los valores explicativos (la columna n_convenience de taiwan_real_estate) están disponibles como x_actual. Los valores de respuesta (la columna price_twd_msq de taiwan_real_estate) están disponibles como y_actual.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Ajusta la intercepción a diez.
  • Establece la pendiente en uno.
  • Calcula los valores y previstos como el intercepto más la pendiente multiplicados por los valores x reales.
  • Calcula las diferencias entre los valores y reales y los previstos.
  • Calcula la suma de cuadrados. Obtén la suma de las diferencias de los valores y, elevando cada valor al cuadrado.