Apalancamiento

El apalancamiento mide cuán inusuales o extremas son las variables explicativas para cada observación. A grandes rasgos, un alto apalancamiento significa que la variable explicativa tiene valores diferentes a los de otros puntos del conjunto de datos. En el caso de la regresión lineal simple, donde solo hay un valor explicativo, esto suele significar valores con un valor explicativo muy alto o muy bajo.

Aquí, se observarán valores altamente apalancados en el modelo del precio de la vivienda frente a la raíz cuadrada de la distancia desde la estación de MRT más cercana en el conjunto de datos inmobiliarios de Taiwán.

Adivina qué observaciones crees que tendrán un mayor impacto y, a continuación, mueve el control deslizante para descubrirlo.

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Aprenderás los conceptos básicos de este popular modelo estadístico, qué es la regresión y en qué se diferencian las regresiones lineales y logísticas. A continuación, aprenderás a ajustar modelos de regresión lineal simples con variables explicativas numéricas y categóricas, y a describir la relación entre las variables de respuesta y las variables explicativas utilizando los coeficientes del modelo.

Exercise 1: Una historia de dos variables Exercise 2: ¿Cuál es la variable de respuesta?Exercise 3: Visualización de dos variables Exercise 4: Ajustar una regresión lineal Exercise 5: Estima el intercepto.Exercise 6: Estima la pendiente.Exercise 7: Regresión lineal con lm()Exercise 8: Variables explicativas categóricas Exercise 9: Visualización numérica frente a categórica Exercise 10: Cálculo de medios por categoría Exercise 11: lm() con una variable explicativa categórica

En este capítulo, descubrirás cómo utilizar modelos de regresión lineal para realizar predicciones sobre los precios de la vivienda en Taiwán y los clics en anuncios de Facebook. También desarrollarás tus habilidades de regresión a medida que adquieras experiencia práctica con objetos de modelo, comprendas el concepto de «regresión a la media» y aprendas a transformar variables en un conjunto de datos.

Exercise 1: Hacer predicciones Exercise 2: Predicción de los precios de la vivienda Exercise 3: Visualización de predicciones Exercise 4: Los límites de la predicción Exercise 5: Trabajar con objetos modelo Exercise 6: Extracción de elementos del modelo Exercise 7: Predicción manual de los precios de la vivienda Exercise 8: Usando una escoba Exercise 9: Regresión a la media Exercise 10: ¡Home run!Exercise 11: Gráficando los rendimientos consecutivos del portafolio Exercise 12: Modelización de rendimientos consecutivos Exercise 13: Transformación de variables Exercise 14: Transformación de la variable explicativa Exercise 15: Transformando también la variable de respuesta

En este capítulo, aprenderás a formular preguntas sobre tu modelo para evaluar su adecuación. Aprenderás a cuantificar el ajuste de un modelo de regresión lineal, diagnosticar problemas del modelo mediante visualizaciones y comprender la influencia y el peso de cada observación utilizada para crear el modelo.

Exercise 1: Cuantificación del ajuste del modelo Exercise 2: Coeficiente de determinación Exercise 3: Error estándar residual Exercise 4: Visualización del ajuste del modelo Exercise 5: Residuos frente a valores ajustados Exercise 6: Gráfico Q-Q de residuos Exercise 7: Ubicación de la escala Exercise 8: Dibujar gráficos de diagnóstico Exercise 9: Valores atípicos, influencia y poder Exercise 10: Apalancamiento

Ejercicio actual

Exercise 11: Influencia Exercise 12: Obtener ventaja e influencia

Aprende a ajustar modelos de regresión logística. Utilizando datos del mundo real, predirás la probabilidad de que un cliente cierre su cuenta bancaria en forma de probabilidades de éxito y razones de probabilidad, y cuantificarás el rendimiento del modelo utilizando matrices de confusión.

Exercise 1: Por qué necesitas la regresión logística Exercise 2: Exploración de las variables explicativas Exercise 3: Visualización de modelos lineales y logísticos Exercise 4: Regresión logística con glm()Exercise 5: Predicciones y odds ratios Exercise 6: Probabilidades Exercise 7: Resultado más probable Exercise 8: Razón de probabilidades Exercise 9: Logaritmo del cociente de probabilidades Exercise 10: Cuantificación del ajuste de la regresión logística Exercise 11: Cálculo de la matriz de confusión Exercise 12: Medición del rendimiento del modelo logístico Exercise 13: Precisión, sensibilidad, especificidad Exercise 14: ¡Enhorabuena!