Análisis de regresión - Dominar el arte del análisis de regresión predecir analizar y decidir

Fouad Sabry

Casa editrice: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

Sinossi

Qué es el análisis de regresión
 
En el modelado estadístico, el análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos para estimar las relaciones entre una variable dependiente y una o más variables independientes. La forma más común de análisis de regresión es la regresión lineal, en la que se encuentra la línea que más se ajusta a los datos según un criterio matemático específico. Por ejemplo, el método de mínimos cuadrados ordinarios calcula la línea única que minimiza la suma de las diferencias al cuadrado entre los datos verdaderos y esa línea. Por razones matemáticas específicas, esto permite al investigador estimar la expectativa condicional de la variable dependiente cuando las variables independientes toman un conjunto determinado de valores. Las formas menos comunes de regresión utilizan procedimientos ligeramente diferentes para estimar parámetros de ubicación alternativos o estimar la expectativa condicional a través de una colección más amplia de modelos no lineales.
 
Cómo se beneficiará
 
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
 
Capítulo 1: Análisis de regresión
 
Capítulo 2: Mínimos cuadrados
 
Capítulo 3: Teorema de Gauss?Markov
 
Capítulo 4: Regresión no lineal
 
Capítulo 5: Coeficiente de determinación
 
Capítulo 6: Estimación de variables instrumentales
 
Capítulo 7: Sesgo de variable omitida
 
Capítulo 8: Mínimos cuadrados ordinarios
 
Capítulo 9: Suma residual de cuadrados
 
Capítulo 10: Regresión lineal simple
 
Capítulo 11: Mínimos cuadrados generalizados
 
Capítulo 12: Errores estándar consistentes con heterocedasticidad
 
Capítulo 13: Factor de inflación de varianza
 
Capítulo 14: No lineal mínimos cuadrados
 
Capítulo 15: Regresión de componentes principales
 
Capítulo 16: Suma de cuadrados por falta de ajuste
 
Capítulo 17: Apalancamiento (estadísticas)
 
Capítulo 18: Regresión polinómica
 
Capítulo 19: Modelos de errores en variables
 
Capítulo 20: Mínimos cuadrados lineales
 
Capítulo 21: Regresión lineal
 
(II) Responder a las principales preguntas del público sobre el análisis de regresión.
 
(III) Ejemplos del mundo real para el uso del análisis de regresión en muchos campos.
 
Para quién es este libro
 
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de Análisis de Regresión.

Disponibile da: 04/02/2024.

Lunghezza di stampa: 378 pagine.

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