Introducción a la regresión polinomial

Cuando tenemos un conjunto de datos con una variable predictora y una variable de respuesta , a menudo usamos regresión lineal simple para cuantificar la relación entre las dos variables. Sin embargo, la regresión lineal simple (SLR) asume que la relación entre el predictor y la variable de respuesta es lineal. Escrito en notación matemática, … Leer más

Cómo usar cbind en R (con ejemplos)

La función cbind en R, abreviatura de column-bind , se puede usar para combinar vectores, matrices y marcos de datos por columna. Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta función en la práctica. Ejemplo 1: Vincular vectores en una matriz El siguiente código muestra cómo usar cbind para unir columnas de dos vectores en una … Leer más

Cómo realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en Excel

Se utiliza una prueba de independencia de chi-cuadrado para determinar si existe o no una asociación significativa entre dos variables categóricas. Este tutorial explica cómo realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en Excel. Ejemplo: prueba chi-cuadrado de independencia en Excel Supongamos que queremos saber si el género está asociado o no con la preferencia … Leer más

TI-84: Cómo encontrar el valor esperado de una distribución de probabilidad

Una distribución de probabilidad nos dice la probabilidad de que una variable aleatoria tome ciertos valores. Por ejemplo, la siguiente distribución de probabilidad nos dice la probabilidad de que un determinado equipo de fútbol marque una determinada cantidad de goles en un partido determinado: Para encontrar el valor esperado de una distribución de probabilidad, podemos … Leer más

Regresión de lazo en Python (paso a paso)

La regresión de lazo es un método que podemos utilizar para ajustar un modelo de regresión cuando la multicolinealidad está presente en los datos. En pocas palabras, la regresión de mínimos cuadrados intenta encontrar estimaciones de coeficientes que minimicen la suma de los residuos al cuadrado (RSS): RSS = Σ (y i – ŷ i … Leer más