Estimado, un humilde aporte, es que le falta lo mas importante para validar la calidad del modelo, que es el cumplimiento de los supuestos, claramente se observa Heterocedasticidad, asi como la presencia de valores atipicos, este dataset, (de SPSS), tiene un problema basal, con datos, y esta ligado a la categoria labor, por tanto las estimaciones evidentemente estaran sobreestimadas
Aca me encuentro haciendo cursos de datacamp y tratando de entender la regresion. Me desanimaba de vez en cuando porque pensaba que quiza, dada mi licenciatura de grado (me encuentro estudiando ciencia politica) tenia que abandonar. Pero que buena casualidad, me entero que te dedicas a esto y sos politologo :) A seguir nomas! Muy buen video, me suscribo.
3 роки тому+1
Hola María! Efectivamente, solo hay que poner esfuerzo si es lo que uno desea! Al principio puede ser difícil comprender las fórmulas y la programación para nosotros de ccpp que tenemos "base de letras", pero la clave es la constancia. Y en el proceso los insumos interactivos y audiovisuales son muy importantes, también por eso decidí aportar desde el canal DP. Saludos!
como puedo generar a partir de la recta los valores estimados? los necesito para luego restarlos de los experimentales y asi calcular los residuos. Gracias.
Lo que puedes hacer, es un bootstrapp de tus datos , aplicarlos al modelo, y revisar la varianza del error, asi como los intervalos de confianza para los parametros.
Relación y correlación es lo mismo? Agradezco su respuesta.
3 роки тому
No necesariamente. Uno podría hablar de que dos variables están relacionadas/asociadas pero podría referirse a una numérica y una categórica, o a dos categóricas (chi2). La afirmación de existencia de correlación solo aplica para dos numéricas. Saludos!
como se llama el archivo de la base de datos, ya entre a tu link, pero no lo encontre, podrias apoyarme por favor? esta super bien tu video, y me gustaria practicarlo con los datos
si el R cuadrado me sale negativo significa que directamente que el modelo no es válido ¿cierto? ¿Qué podría hacer en ese caso, o ya lo debería justificar con bibliografía o por falta de datos por ejemplo? Espero su respuesta muchas gracias por el vídeo!
es imposible que R2 sea negativo, ya que es el coeficiente de correlacion elevado a 2 y hace referencia al porcetaje de varianza de Y que es explicado por X, por ende no puede existir "des-explicación"
El análisis de la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable que desea predecir se denomina variable dependiente. La variable que está utilizando para predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.
![Cómo hacer correlaciones en Rstudio y R. [Chupito de R]](http://i.ytimg.com/vi/uEcvj7C35ho/mqdefault.jpg)
Pocas veces he visto tan buenas explicaciones. Excelente!
Los detalles en este video hacen que sea imposible no entender, muy bien hecho.
Este video me acaba de salvar el proyecto final de un ramo. Mil gracias!!!!!! está muy bien explicado todo!
Felicitaciones, una explicacion simple y concreta, gracias por compartir sus conocimientos, siga adelante
Una explicación excelente y fácil de entender, deberías de montar más videos
Excelente. Claro, ágil, bien grabado......... Gracias!!!!!!!!!! desde México.
Los contenidos de este canal son estupendos. Gracias!
Estimado, un humilde aporte, es que le falta lo mas importante para validar la calidad del modelo, que es el cumplimiento de los supuestos, claramente se observa Heterocedasticidad, asi como la presencia de valores atipicos, este dataset, (de SPSS), tiene un problema basal, con datos, y esta ligado a la categoria labor, por tanto las estimaciones evidentemente estaran sobreestimadas
Muchas gracias por la explicación. Fàcil y entendible. Un saludo!!
Necesitaba esta explicación, gracias
Muy bien explicado, felicidades,👍. Gracias.
Muy buen video, gracias
Excelente video, muchisimas gracias!!
que bien explicado, buen video
Gran video!!! Al fin lo entendí, gracias
Excelente forma de explicar, sube más contenido por favor
Muchas gracias por tu tan excelente explicación!
Me sirvió muchísimo :D
Aca me encuentro haciendo cursos de datacamp y tratando de entender la regresion. Me desanimaba de vez en cuando porque pensaba que quiza, dada mi licenciatura de grado (me encuentro estudiando ciencia politica) tenia que abandonar. Pero que buena casualidad, me entero que te dedicas a esto y sos politologo :) A seguir nomas! Muy buen video, me suscribo.
Hola María! Efectivamente, solo hay que poner esfuerzo si es lo que uno desea! Al principio puede ser difícil comprender las fórmulas y la programación para nosotros de ccpp que tenemos "base de letras", pero la clave es la constancia. Y en el proceso los insumos interactivos y audiovisuales son muy importantes, también por eso decidí aportar desde el canal DP. Saludos!
Yo soy alumno de 3º de matemáticas y estos videos son lo mejor que he encontrado en la red de redes
Muchas gracias me sirvio muchisimo!
agrega mas video, lo explicas muy bien
Gran video me ayudo mucho.
Salvaste mi IB bro
9:56 jajajajja excelente!
JOYA de video.
bro me salvaste ahora si a exponer
Muy bien, excelenteeee.
Gracias!
t pasas crack! sos groso sabelo +1
Donde puedo encontrar el video de la regresion lineal multiple en R, lo que esta mencionando al final
Una pregunta mi base de datos ,bya debe estar en olap o puede ser una relacional?
excelente!
NO HE TERMINADO DE VER EL VÍDEO, PERO, TE MERECES UNA SUSCRIPCIÓN, UN ME GUSTA Y UNA ACTIVACIÓN DE LA CAMPANA
Sos Crack
De ptmre, muchas gracias
super bien explicado, gracias :DD
Hola que tal!! supero explicaciones!!! tienes un tutorial donde expliques como aplicar e interpretar ANOVA de dos factores?
como puedo generar a partir de la recta los valores estimados? los necesito para luego restarlos de los experimentales y asi calcular los residuos. Gracias.
9:57 genio
Hola, gracias por la explicación. Podría indicarme cómo se evalúa la causalidad de l modelo?. Gracias.
Lo que puedes hacer, es un bootstrapp de tus datos , aplicarlos al modelo, y revisar la varianza del error, asi como los intervalos de confianza para los parametros.
Seria de mucha ayuda el que pudieras subir la data para poder practicar. Saludos y Muchas Gracias c:
Hola, puedes encontrar el link en la descripción. Saludos!
cual es la hipótesis nula y cual la valida según el enunciado?
Relación y correlación es lo mismo? Agradezco su respuesta.
No necesariamente. Uno podría hablar de que dos variables están relacionadas/asociadas pero podría referirse a una numérica y una categórica, o a dos categóricas (chi2). La afirmación de existencia de correlación solo aplica para dos numéricas. Saludos!
90% de mi nota te la debería de dar a ti el otro 10% porque he puesto mis datos en vez de los tuyos jajajaja, increíble video
como se llama el archivo de la base de datos, ya entre a tu link, pero no lo encontre, podrias apoyarme por favor? esta super bien tu video, y me gustaria practicarlo con los datos
buen trabajo, una pregunta porque no me deja abrir o descargar la base de datos?
Crack!
si el R cuadrado me sale negativo significa que directamente que el modelo no es válido ¿cierto?
¿Qué podría hacer en ese caso, o ya lo debería justificar con bibliografía o por falta de datos por ejemplo?
Espero su respuesta muchas gracias por el vídeo!
Nunca he visto un R cuadrado negativo 😮.
¿Podrías pasarme tu data?
es imposible que R2 sea negativo, ya que es el coeficiente de correlacion elevado a 2 y hace referencia al porcetaje de varianza de Y que es explicado por X, por ende no puede existir "des-explicación"
Como sería si quiero predecir 2 variables? comoería el proceso?
Como se hace para graficar esto mismo pero con la predicción de cierta cantidad de días después?
una pregunta ¿tiene algún vídeo de redes neuronales, así de fácil de entender como este ?
Hola! Aún no, pero sería un tema interesante!
hola de donde obtuvo la base si la puede subir seria genial
Hola Mercedes, la puedes encontrar en la descripción. Saludos!
Hermano, por qué no usaste la función predic.lm() ?
Que pasa con el residuo?
amado el meme xdxdxd usable c: gracias
13:28 que tanto explica el modelo
Ya es tarde, 15 años tarde.jpg
jajajajaja :v
La regresion NO se hace en R studio!!!!! la regresion se hace en R, Rstudio es solo una interface que nos facilita el trabajo con R
voyatomarloperomeofendemuchisimo.jpg
El análisis de la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable que desea predecir se denomina variable dependiente. La variable que está utilizando para predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.