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Este documento proporciona una introducción a los conceptos fundamentales de la regresión y la representación gráfica de datos, herramientas esenciales en la ciencia de datos y la estadística. Abarca temas como la regresión lineal, la regresión logística, la regresión polinómica, el coeficiente de correlación, la bondad de ajuste y diversos tipos de gráficos como histogramas, diagramas de dispersión y gráficos de línea. El documento explora cómo estas técnicas permiten modelar relaciones entre variables, identificar patrones y tendencias, y comunicar hallazgos de manera efectiva. Es un recurso valioso para estudiantes y profesionales interesados en comprender y aplicar estos métodos en el análisis de datos.
Tipo: Resúmenes
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fundamentales en la ciencia de datos y la estadística. La regresión se utiliza para modelar la relación entre variables, mientras que la representación gráfica visualiza los datos para identificar patrones y tendencias.
En la regresión, se busca entender la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se exploran conceptos como la pendiente, la interceptación, el coeficiente de correlación y la bondad de ajuste.
La pendiente representa el cambio en la variable dependiente por cada cambio unitario en la variable independiente. La interceptación es el valor esperado de la variable dependiente cuando la variable independiente es 0.
Indica la fuerza y la dirección de la relación lineal entre las variables. Su valor oscila entre - y 1, donde 1 representa una relación positiva perfecta y -1 una relación negativa perfecta.
Evalúa qué tan bien el modelo de regresión se ajusta a los datos observados. Mientras más cercano a 1 sea su valor, mejor es el ajuste del modelo a los datos.
Tipos de regresión Existen diversos tipos de regresión, cada uno adecuado para diferentes escenarios. Algunos de los tipos comunes incluyen regresión lineal, regresión logística, regresión polinómica, regresión de series temporales y regresión de supervivencia. Regresión Lineal Se utiliza cuando la relación entre las variables es lineal. Es útil para predecir valores futuros y entender la dirección de la relación. Esencial en la modelación de fenómenos con comportamientos predecibles y controlables. Regresión Logística Aplicada a problemas de clasificación, la regresión logística estima la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría específica. Ampliamente utilizada en ciencias de la salud, economía y ciencias sociales. Regresión Polinómica Entiende relaciones no lineales mediante la introducción de términos polinómicos. Puede modelar curvas y superficies más complejas. Útil en la modelación de fenómenos cuya tendencia no es lineal, como ciclos estacionales y tasas de crecimiento.
Correlación Lineal Simple El termino correlación se refiere al grado de variación conjunta existente entre dos o más variables. En esta unidad nos vamos a centrar en el estudio de la relación lineal de dos variables, en sus dos tipos: Correlación Positiva, en la cual las dos variables varían de forma directa; dicho, en otros términos, sería que cuando una variable se incrementa la otra también, por ejemplo, a mayor ejerció semanal, mayor capacidad cardiorrespiratoria. Correlación negativa, en la cual las dos variables son indirectamente proporcionales, mientras una sube la otra variable baja o viceversa, por ejemplo, a mayor cantidad de cigarrillos diario menor es la capacidad cardiorrespiratoria.
