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Hace 6 días · Fórmula de cálculo. El coeficiente de correlación de Pearson se calcula mediante la fórmula: \ [ r = \frac {\sum (X - \mu_X) (Y - \mu_Y)} {\sqrt {\sum (X - \mu_X)^2 \sum (Y - \mu_Y)^2}} \] donde: \ (X\) e \ (Y\) son las variables. \ (\mu_X\) e \ (\mu_Y\) son las medias de \ (X\) e \ (Y\), respectivamente.
Hace 1 día · 1. Descripción del Problema¶. Partiremos del conjunto de datos limpio creado a partir el ejercicio "Predicción de Precio de Vehículos - Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Regresión Lineal Múltiple".Nuestro objetivo será implementar un modelo de regresión lineal con regularización Lasso con el fin de mejorar la predicción del precio de los vehículos y evaluar que las ...
Hace 5 días · Analisis de Regresión y Correlación NOMBRES: MARIBEL CAISENA CRUZ LIDYAMAR ALACA LOPEZ JHUNET S. CANAVIRI FLORES ELMER G. GUZMAN EQUIZA INTRODUCCION Introduccion Analisis de Regresion El análisis de regresión consiste en emplear métodos que permitan determinar la mejor relación
Hace 4 días · En este video, exploramos uno de los conceptos más fundamentales en el análisis de datos y la estadística: la regresión lineal. A través de esta clase, aprenderás: * Qué es la regresión...
Hace 4 días · El coeficiente de correlación de Pearson es un coeficiente de correlación lineal que devuelve un valor entre -1 y +1. Un -1 significa que existe una fuerte correlación negativa y un +1 significa que existe una fuerte correlación positiva. Un 0 significa que no hay correlación (esto también se llama correlación cero). P. ¿Qué es el método Karl Pearson?
Hace 4 días · About Press Copyright Contact us Creators Advertise Developers Terms Privacy Policy & Safety How YouTube works Test new features NFL Sunday Ticket Press Copyright ...
Hace 5 días · Documento de Jaziel
