Hola Carlos! Por supuesto, puedes buscar cada análisis y encontrarás mucha bibliografía sobre cada uno de ellos: regresión logística binaria, regresión lineal múltiple, análisis de supervivencia y series de tiempo. Te dejo algunas recomendaciones: >> "Applied Logistic Regression" - David W. Hosmer Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant Una excelente fuente para entender en profundidad la regresión logística binaria. >> "Introduction to Linear Regression Analysis" - Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining Es un texto clásico que trata sobre regresión lineal múltiple y ofrece una buena base teórica y aplicaciones prácticas. >>"Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data" - John P. Klein y Melvin L. Moeschberger Un libro completo sobre análisis de supervivencia, cubriendo desde los fundamentos hasta técnicas más avanzadas. >>"Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples" - Robert H. Shumway, David S. Stoffer Aunque usa R para ejemplos prácticos, este libro proporciona una sólida comprensión conceptual de las series de tiempo. >>"Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data" - David W. Hosmer, Stanley Lemeshow, Susanne May Este libro se centra en el análisis de supervivencia y es muy relevante para los interesados en este tipo de análisis estadístico. >>"Time Series Analysis: Forecasting and Control" - George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel, Greta M. Ljung Una obra clásica en el campo de las series de tiempo, que proporciona un enfoque completo tanto en el análisis como en el control de series temporales. ¡Saludos!
Excelente video, Naty. El análisis y presentación de cada uno de los ejemplos, deja bases sólidas para la preparación de nuestros casos. Ahora, a poner en práctica lo aprendido, para afianzar conocimientos y sorprender a nuestros usuarios finales con la presentación de predicciones y pronósticos en sus áreas de influencia y con sus datos. Definitivamente, la Estadística es una de las mejores herramientas para apoyar la inteligencia del negocio.
¡Hola Rigoberto! Muchas gracias por tu comentario. Me alegra mucho que hayan servido los ejemplos y que sirvan para ver como estos análisis que son relativamente simples, puedes aportar mucho a tomar mejores decisiones en los negocios. ¡Te envío un gran saludo y muchas gracias por tu apoyo!
excelente video y, evidentemente se ve más fácil que con python PERO, cuando dice, ahora podemos utilizar el modelo para predecir para otros pacientes. Por favor, hágalo. Que ahí esta mi nebulosa. ¿dónde queda la ecuación? ¿la pongo en una planilla? ¿la uso en spss? ¿la pongo en una aplicación tipo api?. ¿lleno un excel ys elo paso a spss? eso spsseso
Hola Victor! Me alegra que sirva el video. En SPSS puedes exportar el modelo a un archivo XML y queda guardado en tu computadora. Luego ingresas los datos con los que harás la predicción y usas el Asistente de puntuación de SPSS para aplicar el modelo a tus datos. Lamentablemente, no tengo videos gratuitos donde enseño eso, ya que lo veo en clases con mis alumnos, pero puedes buscar acá en UA-cam algún tutorial. Saludos!!
Existe algún background teórico o libro que profundice o valide lo expuesto??
Hola Carlos! Por supuesto, puedes buscar cada análisis y encontrarás mucha bibliografía sobre cada uno de ellos: regresión logística binaria, regresión lineal múltiple, análisis de supervivencia y series de tiempo.
Te dejo algunas recomendaciones:
>> "Applied Logistic Regression" - David W. Hosmer Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant
Una excelente fuente para entender en profundidad la regresión logística binaria.
>> "Introduction to Linear Regression Analysis" - Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining
Es un texto clásico que trata sobre regresión lineal múltiple y ofrece una buena base teórica y aplicaciones prácticas.
>>"Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data" - John P. Klein y Melvin L. Moeschberger
Un libro completo sobre análisis de supervivencia, cubriendo desde los fundamentos hasta técnicas más avanzadas.
>>"Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples" - Robert H. Shumway, David S. Stoffer
Aunque usa R para ejemplos prácticos, este libro proporciona una sólida comprensión conceptual de las series de tiempo.
>>"Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data" - David W. Hosmer, Stanley Lemeshow, Susanne May
Este libro se centra en el análisis de supervivencia y es muy relevante para los interesados en este tipo de análisis estadístico.
>>"Time Series Analysis: Forecasting and Control" - George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel, Greta M. Ljung
Una obra clásica en el campo de las series de tiempo, que proporciona un enfoque completo tanto en el análisis como en el control de series temporales.
¡Saludos!
La mejor, yo la recomiendo a ciegas!. Gracias Profesora por todo su conocimiento.
Excelente video, Naty. El análisis y presentación de cada uno de los ejemplos, deja bases sólidas para la preparación de nuestros casos.
Ahora, a poner en práctica lo aprendido, para afianzar conocimientos y sorprender a nuestros usuarios finales con la presentación de predicciones y pronósticos en sus áreas de influencia y con sus datos. Definitivamente, la Estadística es una de las mejores herramientas para apoyar la inteligencia del negocio.
¡Hola Rigoberto! Muchas gracias por tu comentario. Me alegra mucho que hayan servido los ejemplos y que sirvan para ver como estos análisis que son relativamente simples, puedes aportar mucho a tomar mejores decisiones en los negocios. ¡Te envío un gran saludo y muchas gracias por tu apoyo!
Excelente video Natalia!
¡Muchas gracias José!
Como siempre, es un placer ver tu contenido. Me ayuda mucho a seguir avanzando y tus cursos personalizados son lo máximo.
¡Muchas gracias Hugo! Me alegra mucho que te guste el contenido :) Un abrazo!
Cual deberia ser el tamaño de muestra minimo para hacer un modelo predictivo?
Hola consulta, En donde puedo conseguir datos estadisticos intersantes de manera confiable?
Hola! ¿Te refieres a datos analizados o a datos "crudos" para analizar?
excelente video y, evidentemente se ve más fácil que con python PERO, cuando dice, ahora podemos utilizar el modelo para predecir para otros pacientes. Por favor, hágalo. Que ahí esta mi nebulosa. ¿dónde queda la ecuación? ¿la pongo en una planilla? ¿la uso en spss? ¿la pongo en una aplicación tipo api?. ¿lleno un excel ys elo paso a spss? eso
spsseso
Hola Victor! Me alegra que sirva el video.
En SPSS puedes exportar el modelo a un archivo XML y queda guardado en tu computadora. Luego ingresas los datos con los que harás la predicción y usas el Asistente de puntuación de SPSS para aplicar el modelo a tus datos.
Lamentablemente, no tengo videos gratuitos donde enseño eso, ya que lo veo en clases con mis alumnos, pero puedes buscar acá en UA-cam algún tutorial. Saludos!!