Data Science: Linear Regression

Visión general

La regresión lineal se usa comúnmente para cuantificar la relación entre dos o más variables. También se usa para ajustar por confusión. Este curso, parte de nuestro Programa de Certificado Profesional en Ciencia de Datos, cubre cómo implementar la regresión lineal y ajustar los factores de confusión en la práctica usando R.

En las aplicaciones de la ciencia de datos, es muy común estar interesado en la relación entre dos o más variables. El estudio de caso motivador que examinamos en este curso se relaciona con el enfoque basado en datos utilizado para construir equipos de béisbol descrito en Moneyball. Intentaremos determinar qué resultados medidos predicen mejor las carreras de béisbol mediante la regresión lineal.

También examinaremos la confusión, donde las variables extrañas afectan la relación entre dos o más otras variables, dando lugar a asociaciones espurias. La regresión lineal es una técnica poderosa para eliminar los factores de confusión, pero no es un proceso mágico. Es fundamental comprender cuándo es apropiado usarlo, y este curso le enseñará cuándo aplicar esta técnica.

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