La regresión es una técnica estadística utilizada para cuantificar la relación entre una variable dependiente (también conocida como variable objetivo o variable de respuesta) y una o más variables independientes (también conocidas como variables explicativas o predictoras).

El objetivo de la regresión es encontrar una función matemática que se ajuste mejor a los datos y que permita predecir el valor de la variable dependiente dado un conjunto de valores de las variables independientes.

Existen diferentes tipos de modelos de regresión, como la regresión lineal simple, la regresión lineal múltiple, la regresión logística y la regresión no lineal.



Cada uno de estos modelos se utiliza en función de las características de los datos y los objetivos del análisis.

Una vez que se ha seleccionado y ajustado un modelo de regresión, se pueden usar para hacer predicciones y para analizar la importancia de cada variable independiente en la variable dependiente.

Sobre el Curso Gratis

Este curso le presentará el modelo de regresión lineal, que es una poderosa herramienta que los investigadores pueden usar para medir la relación entre múltiples variables.

Comenzaremos explorando los componentes de un modelo de regresión bivariado, que estima la relación entre una variable independiente y una dependiente.

Sobre esta base, luego analizaremos cómo crear e interpretar un modelo multivariado, un modelo de variable dependiente binaria y un modelo interactivo.

También consideraremos cómo diferentes tipos de variables, como variables categóricas y ficticias, pueden incorporarse adecuadamente en un modelo.

En general, discutiremos algunas de las muchas formas diferentes en que se puede usar un modelo de regresión para la inferencia tanto descriptiva como causal, así como las limitaciones de esta herramienta analítica.

Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins

La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.


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Jesús Amaro

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