Los modelos de regresión son una clase de modelos estadísticos que se utilizan para analizar la relación entre una variable dependiente (o variable objetivo) y una o más variables independientes (o variables predictoras).
Estos modelos se utilizan para predecir valores futuros de la variable dependiente a partir de los valores de las variables independientes.
Existen distintos tipos de modelos de regresión, entre los más comunes se encuentran:
- Regresión lineal: se utiliza para modelar la relación entre dos variables cuantitativas, y se basa en la suposición de que la relación entre las variables es lineal.
- Regresión logística: se utiliza para modelar la relación entre una variable categórica (variable objetivo) y una o más variables cuantitativas (variables predictoras).
- Regresión no lineal: se utiliza cuando la relación entre las variables no es lineal, se puede utilizar para modelar relaciones polinómicas, exponenciales y logarítmicas.
- Regresión múltiple: se utiliza cuando hay más de una variable independiente, se busca establecer la relación entre una variable objetivo y varias variables predictoras.
Los modelos de regresión se utilizan en una variedad de campos, como la economía, la investigación médica, la psicología, la ingeniería y la ciencia de datos, entre otros.
Son una herramienta valiosa para entender y predecir la relación entre variables y tomar decisiones basadas en los datos.
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Los modelos lineales, como su nombre lo indica, relacionan un resultado con un conjunto de predictores de interés utilizando suposiciones lineales.
Los modelos de regresión, un subconjunto de modelos lineales, son la herramienta de análisis estadístico más importante en el conjunto de herramientas de un científico de datos.
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