Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R
Published
Wedi'i Gadw mewn:
| Prif Awdur: | |
|---|---|
| Fformat: | Online |
| Iaith: | Sbaeneg |
| Cyhoeddwyd: |
Editorial Universidad Icesi
2025
|
| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/150723.2 |
| Tagiau: |
Dim Tagiau, Byddwch y cyntaf i dagio'r cofnod hwn!
|
| _version_ | 1869518873098715136 |
|---|---|
| author | Alonso Cifuentes, Julio César |
| author_browse | Alonso Cifuentes, Julio César |
| author_facet | Alonso Cifuentes, Julio César |
| author_sort | Alonso Cifuentes, Julio César |
| collection | Directory of Open Access Books |
| description | Published |
| format | Online |
| id | doab-20.500.12854ir-150723.2 |
| institution | Directory of Open Access Books |
| language | spa |
| publishDate | 2025 |
| publishDateRange | 2025 |
| publishDateSort | 2025 |
| publisher | Editorial Universidad Icesi |
| publisherStr | Editorial Universidad Icesi |
| record_format | ojs |
| spelling | doab-20.500.12854ir-150723.22025-02-12T17:02:52Z Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R Alonso Cifuentes, Julio César R Lenguaje estadístico Big Data Analytics Regresiones thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases::UNH Information retrieval Published En la práctica es común encontrarse con científicos de datos que emplean el modelo de regresión múltiple para resolver preguntas de negocio. Si bien es popular ese uso, es poco frecuente observar en la práctica el chequeo de todos los supuestos que están detrás de este modelo y que hacen que éste pueda generar respuestas adecuadas. El objetivo de este libro es presentar el modelo estadístico clásico de regresión múltiple con toda la formalidad posible a los científicos de datos. Para lograr este objetivo se presenta una mezcla entre los fundamentos (estadísticos y de álgebra lineal) teóricos del modelo y cómo llevarlo a la práctica empleando R. 2025-02-12T17:02:49Z 2025-01-29T23:12:29Z 2025-02-12T17:02:49Z 2024-02-29 book 978-628-7630-70-3 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/150723.2 spa Herramientas del Big Data y Analytics image/jpeg Editorial Universidad Icesi 10.18046/EUI/bda.h.4 En la práctica es común encontrarse con científicos de datos que emplean el modelo de regresión múltiple para resolver preguntas de negocio. Si bien es popular ese uso, es poco frecuente observar en la práctica el chequeo de todos los supuestos que están detrás de este modelo y que hacen que éste pueda generar respuestas adecuadas. El objetivo de este libro es presentar el modelo estadístico clásico de regresión múltiple con toda la formalidad posible a los científicos de datos. Para lograr este objetivo se presenta una mezcla entre los fundamentos (estadísticos y de álgebra lineal) teóricos del modelo y cómo llevarlo a la práctica empleando R. 10.18046/EUI/bda.h.4 85fc59a3-6f71-4d03-8921-9c6510b91c2b 978-628-7630-70-3 4 415 Cali open access |
| spellingShingle | R Lenguaje estadístico Big Data Analytics Regresiones thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases::UNH Information retrieval Alonso Cifuentes, Julio César Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title | Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title_full | Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title_fullStr | Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title_full_unstemmed | Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title_short | Introducción al modelo clásico de regresión para científicos de datos en R |
| title_sort | introduccion al modelo clasico de regresion para cientificos de datos en r |
| topic | R Lenguaje estadístico Big Data Analytics Regresiones thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases::UNH Information retrieval |
| topic_facet | R Lenguaje estadístico Big Data Analytics Regresiones thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases::UNH Information retrieval |
| url | https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/150723.2 |
| work_keys_str_mv | AT alonsocifuentesjuliocesar introduccionalmodeloclasicoderegresionparacientificosdedatosenr |