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Hace 5 días · Descripción: La regresión lineal (que incluye tanto la regresión lineal simple como la regresión lineal múltiple) examina la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Supone una relación lineal y se utiliza cuando tanto el resultado como los predictores son continuos.
Hace 1 día · Un ejemplo común en el ámbito empresarial es el uso de la regresión para predecir ventas en función de varios factores, como la publicidad, el precio y las condiciones económicas. A través del análisis de estos modelos, se pueden identificar variables clave que influyen en el rendimiento y, a su vez, hacer pronósticos que ayuden a planificar estrategias más efectivas.
Hace 3 días · Frecuencia: Los informes periódicos se elaboran a intervalos regulares (diarios, semanales, mensuales, etc.), mientras que los análisis ad hoc se realizan en función de las necesidades. Alcance: Los informes periódicos se centran en métricas e informes predefinidos, mientras que los análisis ad hoc exploran una amplia gama de fuentes de ...
Hace 5 días · El pronóstico de regresión lineal es un método que establece una relación lineal entre la variable independiente (tiempo) y la variable dependiente (por ejemplo, ventas, ingresos). Este método utiliza la ecuación de una línea recta para predecir valores futuros.
Hace 4 días · Regresión lineal Esto es solo el comienzo. Analizaremos métodos avanzados que brindan información más profunda y permiten realizar mejores predicciones. Regresión de cresta Aborda la multicolinealidad reduciendo los coeficientes de regresión. Es ideal para conjuntos de datos con variables muy relacionadas.
Hace 3 días · En este video veremos la parte práctica del algoritmo de Regresión Lineal Simple, en donde desarrollaremos un modelo para predecir el precio de las casas en Boston de acuerdo al número de habitaciones que cuenta la vivienda.
Hace 1 día · Logistic regression is used in various fields, including machine learning, most medical fields, and social sciences. For example, the Trauma and Injury Severity Score (), which is widely used to predict mortality in injured patients, was originally developed by Boyd et al. using logistic regression. [6]Many other medical scales used to assess severity of a patient have been developed using ...
