El ajuste de modelos estadísticos a datos es una técnica utilizada para entender mejor los patrones y relaciones presentes en un conjunto de datos.

Con el ajuste de modelos estadísticos, puedes construir modelos que capturen la estructura subyacente de los datos y luego utilizar esos modelos para hacer predicciones o inferencias sobre el conjunto de datos.



Python es un lenguaje de programación popular y versátil que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el ajuste de modelos estadísticos a datos.

Hay muchas librerías y módulos integrados en Python que pueden utilizarse para realizar el ajuste de modelos estadísticos a datos.

Una de las librerías más populares para el ajuste de modelos estadísticos en Python es statsmodels.

Esta librería proporciona una amplia gama de funciones y herramientas para realizar el ajuste de modelos estadísticos, incluyendo modelos lineales, modelos no lineales y modelos de series temporales.

Otra librería popular para el ajuste de modelos estadísticos en Python es scikit-learn. Esta librería proporciona una amplia gama de funciones y herramientas para el aprendizaje automático, incluyendo el ajuste de modelos estadísticos como árboles

Ajuste de modelos estadísticos a datos con Python por la Universidad de Michigan

En este curso, ampliaremos nuestra exploración de las técnicas de inferencia estadística centrándonos en la ciencia y el arte de ajustar modelos estadísticos a los datos.

Desarrollaremos los conceptos presentados en Razonamiento estadístico (Curso 2), enfatizando la importancia de vincular las preguntas de investigación con nuestros métodos de análisis de datos.

También nos centraremos en varios objetivos de modelado, incluida la inferencia de relaciones entre variables y la generación de predicciones para futuras observaciones.

Este curso introducirá y explorará varias técnicas de modelado estadístico, que incluyen regresión lineal, regresión logística, modelos lineales generalizados, modelos jerárquicos y de efectos mixtos (o multinivel) y técnicas de inferencia bayesiana.

Todas las técnicas se ilustrarán usando una variedad de conjuntos de datos del mundo real, y el curso enfatizará diferentes enfoques de modelado para diferentes tipos de conjuntos de datos, según el diseño de investigación detrás de los datos (consulte el Curso 1, Comprensión y visualización de datos usando Python).

En estas sesiones de laboratorio, los estudiantes seguirán tutoriales que se centran en estudios de casos específicos para ayudar a solidificar los conceptos estadísticos de la semana, que incluirán una inmersión más profunda en las bibliotecas de Python, incluidas Statsmodels, Pandas y Seaborn.

Este curso utiliza el entorno Jupyter Notebook de Coursera.

Este curso es ofrecido por la Universidad de Míchigan

La misión de la Universidad de Michigan es servir a la gente de Michigan y del mundo a través de la preeminencia en la creación, comunicación, preservación y aplicación del conocimiento, el arte y los valores académicos, y en el desarrollo de líderes y ciudadanos que desafíen el presente y enriquezcan el futuro.



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Jesús Amaro

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