Regresión Lineal Simple en Rstudio

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  • Опубліковано 25 лис 2024

КОМЕНТАРІ • 95

  •  2 роки тому +3

    Gracias Lourdes por el video, Saludo desde Bogotá.

  • @juancarlosgutierrez4194
    @juancarlosgutierrez4194 3 роки тому +3

    Que excelente vídeo. Me sirvió mucho para ir haciéndolo a la par contigo y entender el tema a la perfección. Saludos.

  • @axelc5590
    @axelc5590 4 роки тому +12

    Muchas gracias por la explicación de la regresión lineal en R. Recomiendo otro video de R, pero para solución de problemas de Ji-Cuadrada o T-de Student. Saludos.

  • @MrRANYRODRIGUEZ
    @MrRANYRODRIGUEZ 2 роки тому +1

    Brillante explicación, muchas gracias Maestra.

  • @vicenmalaga3977
    @vicenmalaga3977 4 роки тому +2

    Estaré siguiendo todas las tutoriales

  • @maynorantoniosimajcalicia6947
    @maynorantoniosimajcalicia6947 3 роки тому +1

    Licda. Buen video..! veré todos Gracias..!!!

  • @jorgeayuque2323
    @jorgeayuque2323 3 роки тому +1

    Gran explicación, saludos desde Perú

  • @rosamoran5766
    @rosamoran5766 Рік тому +1

    Excelente, simple y preciso... gracias

  • @mbexcel4659
    @mbexcel4659 4 роки тому +1

    Muchas gracias Lic Lourdes. Excelente explicación.

  • @jaircruz7863
    @jaircruz7863 4 роки тому +1

    Gracias por el video. Me está sirviendo de mucho para comprender el uso de R.
    Espero siga subiendo más videos. Saludos.

  • @Calaf120
    @Calaf120 4 роки тому +2

    Muchas gracias :) como siempre, claro. Sobre todo que he visto la mayoria de sus tutorales.

  • @isaacp6623
    @isaacp6623 3 роки тому +8

    Grafica1= ggplot(sales, aes(Publicidad,ventas))
    Grafica1 + geom_point()
    Grafica1 + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", colour = "Red ")

    • @enriquequispe788
      @enriquequispe788 2 роки тому

      No me sale con esta formula...

    • @enriquequispe788
      @enriquequispe788 2 роки тому

      No me sale con esta formula...

    • @williamricardomontenegrogu5658
      @williamricardomontenegrogu5658 Рік тому

      @@enriquequispe788 windows(height=10,width=15)
      ggplot(df, aes(x=Publicidad, y=ventas)) +
      geom_point() + geom_smooth(method='lm', formula=y~x, se=FALSE, col='dodgerblue1') +
      theme_light()

  • @jackantoniohuertacastillo117
    @jackantoniohuertacastillo117 4 роки тому

    Muchas gracias Lic. Lourdes, muy bien explicado!

  • @r.alexanderrojas8603
    @r.alexanderrojas8603 2 роки тому

    Excelente video y explicacion !! muchas gracias

  • @antt5602
    @antt5602 15 днів тому

    ¡Muchas gracias por el video! Consulta: ¿cuantas "variables dummy" pueden incluirse para calcular un modelo de regresion lineal?

  • @juanfernandovillagranolive2941
    @juanfernandovillagranolive2941 2 роки тому +1

    Muchas gracias por explicar tan bien

  • @frankcuellarcabia2228
    @frankcuellarcabia2228 9 місяців тому

    TIA. EXCELENTE VIDEO

  • @Info.Zamora
    @Info.Zamora 7 місяців тому +1

    El modelo queda así
    Ventas = 134,1399 + 0,0961*Publicidad
    La salida de las ventas te la da en notación científica 1.3441e+02 esto es = a 134,1399
    La salida de la Publicidad también te la da en notación científica 9.612e-02 esto es = a 0,0961244
    ósea que por cada dollar que invertimos en publicidad nuestras ventas aumentaran en 0,0961

  • @danielcarrera5600
    @danielcarrera5600 4 роки тому +1

    Felicitaciones..muy buenos sus videos

  • @evasavchenko4716
    @evasavchenko4716 2 роки тому +1

    Muchas gracias!! Si ha sido de gran ayuda :'3

  • @poholalderjavierreysanchez7227
    @poholalderjavierreysanchez7227 2 роки тому

    Excelente. Muchas gracias.

  • @yefribenavente9851
    @yefribenavente9851 Рік тому +2

    Muy bueno el video, podrias hacer uno con series temporales y cointegracion !!!!

  • @isabelbarrera2332
    @isabelbarrera2332 4 роки тому +1

    Tu eres un sol

  • @josebueno9911
    @josebueno9911 3 роки тому +1

    Muchas gracias

  • @dariocagal5567
    @dariocagal5567 4 роки тому +1

    Muy buen vídeo, muchas gracias!

  • @cesarproano9733
    @cesarproano9733 4 роки тому +1

    Muchas gracias por su explicación en el modelamiento econométrico en R, la sigo desde hace unas semanas y es grandiosa su ayuda...!!!...me gustaría nos proporcione uno de sus valiosos videos explicando modelos probit y logit. Si es posible me podría ayudar con el nombre de algún texto para el análisis exploratorio de datos (cluster y más).
    Éxitos con su canal, lo voy a sugerir a muchas personas su contenido.

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  4 роки тому

      Si tengo modelo logit en R, no lo has visto? Saludos

    • @cesarproano9733
      @cesarproano9733 4 роки тому +1

      @@LicLourdesCuellar aún no los he visto,únicamente he revisado modelos VAR,COINTEGRACIÓN en su canal los buscaré, su explicación teórica es práctica y secilla muy bien explicado....muchas gracias...siga con sus vídeos es de gran ayuda...!!! 👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼

  • @BioEstadísticaSinLágrimas
    @BioEstadísticaSinLágrimas 7 місяців тому

    Gracias

  • @joserds25
    @joserds25 4 роки тому

    Éxitos Muchas Gracias

  • @yz6405
    @yz6405 4 роки тому +2

    Hola muy buen video, quizá puedas subir uno sobre regresión de efectos mixtos no lineales, sería de mucha ayuda.

  • @carlacadena6525
    @carlacadena6525 3 роки тому

    GRACIAAAS

  • @arielgarcia3184
    @arielgarcia3184 Рік тому

    El modelo puede tener un R2 cuadrado bajo y estar bien ajustado (Ej. en estudios sociales). Los modelos matemáticos deben cumplir con la linealidad, normalidad de los residuos, independencia (Durbin-Watson), y Homoscedasticidad. La R2 ayuda, pero es un dato adicional.

  • @josemejia600
    @josemejia600 4 роки тому +1

    Estoy buscando cual es la instruccion en R studio para generar la tabla ANOVA con el renglón de pérdida de ajuste (Lack of Fit) cuando se tienen varaias observaciones para algunos valores de x.
    En versiones anteriores de R la instruccioón era pureErrorAnova pero en la versión nueva que tengo no reconoce ese comando. Si alguien me puede ayudar lo agradeceré. Gracias

  • @rezarpados
    @rezarpados 3 роки тому +3

    Hola Lourdes, muchas gracias por el video me sirvió de mucho, tengo una consulta, es posible a ese grafico añadirle la ecuación y el valor de R2?

  • @alexmauriciolopezbarrera8772
    @alexmauriciolopezbarrera8772 3 роки тому +2

    ¿Se puede usar para datos no paramétricos?; o simplemente, ¿para datos no para métricos se utiliza otro modelo de regresión?

  • @estadisticaadeisabelcastil3059
    @estadisticaadeisabelcastil3059 3 роки тому +1

    Queria saber como hacer predicciones con el modelo elegido

  • @melaniegavilanes3005
    @melaniegavilanes3005 4 роки тому +1

    Me podría decir algo sobre el supuesto de la media condicional cero, por favor?

  • @luisguillon8872
    @luisguillon8872 2 роки тому +2

    Muy pedagogico el video ¿Tienes alguno de cointegración con pares de divisas? Gracias desde ya

  • @eloyolivavasquez6870
    @eloyolivavasquez6870 4 роки тому +1

    Buen video, solo una preguntra ¿cómo obtengo los coeficientes estandarizados?
    saludos

  • @elizabethramirez3608
    @elizabethramirez3608 3 роки тому +1

    alguien me puede explicar para que es la libreria CAR, BOOT Y QUANTPSYC

  • @carlosmontenegro7171
    @carlosmontenegro7171 3 роки тому +2

    Uds dan tutorias?

  • @RAM-vs3rd
    @RAM-vs3rd 2 місяці тому

    Hola, no he podido instalar la librería de Quantpsyc, en su lugar me aparece otra,

  • @santiagorendonpareja4977
    @santiagorendonpareja4977 3 роки тому +1

    Buen dia Lic. Lourdes muy practico y dinámico su ejercicio tengo una inquietud que diferencia tiene el R2 -squared: 0,3346 y el que se obtiene con la función sqrt(0,3346) para este caso fue 0,57 no mejoro en algo la capacidad productiva del modelo ?? Gracias y Saludos desde Colombia.

  • @MarckMamaniFloresxD
    @MarckMamaniFloresxD 4 роки тому

    Thanks..!!!!

  • @wilsonestevessilva3609
    @wilsonestevessilva3609 4 роки тому +1

    buenas noches una consulta, en la gráfica el intercepto seria 134 ya que en el cuadro de resumen muestra 1.34 multiplicado por 100 Y en la grafica se puede confirmar ya que el intercepto esta entre 100 y 200.

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  4 роки тому +1

      Así es. Correcto!!

    • @wilsonestevessilva3609
      @wilsonestevessilva3609 4 роки тому

      @@LicLourdesCuellar se ve interesante sus videos, voy a seguirla. gracias por compartir sus conocimientos :)

  • @davidgonzalez7767
    @davidgonzalez7767 4 роки тому +1

    Hola, lo de la correlación de Pearson es erróneo, ya que, al sacar raíz siempre te entregará un número positivo, vale decir, la tendencia a ser directa o inversamente proporcional se pierde. Saludos.

  • @javenda
    @javenda 4 роки тому

    con R base podía hacer el mismo análisis. ni hablemos del pequeño detalle de que el coeficiente está elevado a una potencia que no puedo leer pero q pareciera omitir diciendo adicionalmente que por cada unidad monetaria que se invierta en publicidad se obtendría nueve adicionales...

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  4 роки тому

      El objetivo era solo la gráfica de dispersión. Para la interpretación tengo otros tutoriales. Saludos

  • @fabiancarrascoguerra7380
    @fabiancarrascoguerra7380 4 роки тому

    Tiene algún tutorial de regresión lineal con el paquete lmodel2?

  • @jimijimi-bg7zc
    @jimijimi-bg7zc Рік тому

    por que me aparece el video con lineas y distorcion q no me
    deja ver

  • @RealKunt
    @RealKunt 3 роки тому +1

    Qué extraño, a mi me aparece error :(
    Error in library(tidyverse) : there is no package called ‘tidyverse’
    Error in library(QuantPsyc) : there is no package called ‘QuantPsyc’

    • @dioneypazos4427
      @dioneypazos4427 Рік тому

      instala los paquetes antes de llamar a las librerias,
      ejemplo: install.package('tidyverse')
      despues ya puedes llamar la libreria

  • @chivary86
    @chivary86 3 роки тому

    Tengo que hacer una regresión, pero la verdad no sé cómo preparar mi archivo csv, me puedes ayudar con eso

  • @lauranataliatorres9124
    @lauranataliatorres9124 2 роки тому

    Hola!! Muchas gracias por la explicación. Son de mucha ayuda estos videos. Tengo una pregunta viendo la gráfica de dispersión con la recta ajustada sobre todo con el intercepto. Según lo que veo en el summary los valores de beta1 y beta0 son 0.096 y 134.1respectivamente... ¿eso quiere decir que por cada peso que aumente de publicidad está aumentando 0.096 pesos en ventas? ¿o por cada peso en publicidad aumenta 9.6 en ventas? Muchas gracias por tu respuesta!

    • @TheViportsPYN
      @TheViportsPYN Рік тому

      La interpretación correcta es que por cada unidad adicional de la variable independiente (Publicidad), las ventas aumentarán en 0.09612 unidades, en la misma escala en la que se mide la variable de ventas.
      Por lo tanto, si estás trabajando con cantidades de dinero expresadas en MXN, significa que por cada peso mexicano adicional invertido en publicidad, las ventas aumentarán en promedio 0.09612 pesos mexicanos, o sea casi nada jajaja.

  • @luisramirez1149
    @luisramirez1149 2 роки тому

    No es necesario hacer las pruebas de normalidad de cada variable antes de ir al modelo de regresión lineal?

  • @BioEstadísticaSinLágrimas
    @BioEstadísticaSinLágrimas 7 місяців тому

    Solo tienes un pequeño error en interpretar. Pero es perfecto todo lo de lis módulos

  • @AngelTorres-ye6os
    @AngelTorres-ye6os 2 роки тому

    Buenas tardes Licenciada, tengo un proyecto a entregar en mi universidad, estoy en ceros, cree poder ayudarme?

  • @kvnkevin91
    @kvnkevin91 4 роки тому +1

    Estoy en la parte de la gráfica1, pero al escribir ggplot me sale error y que no lo reconoces, alguna ayuda por favor?

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  4 роки тому

      Carga l librería ggplot 2

    • @yeshuaeselmashiaj6037
      @yeshuaeselmashiaj6037 4 роки тому

      PARA GRAFICOS FACILES BUSCA VIDEOS CON LA LIBRERIA ESQUISSE , USA EL MISMO CODIGO DE GGPLOT2 DE FORMA SENCILLA DE USAR .

  • @alancova26
    @alancova26 4 роки тому

    Excelente video Licenciada... me gustaría consultarle cómo obtuvo el stata para su equipo Mac... tiene alguna dirección para poder descargarlo? Gracias

  • @albertouribe9772
    @albertouribe9772 2 місяці тому +1

    Simple gracias, solo que intercepto es 134.1399, pendiente = 0.09612449

  • @gustavomedina2847
    @gustavomedina2847 3 роки тому

    Lic. si los astericos solo son 2 tambien son significativos?

  • @emarianocruz1825
    @emarianocruz1825 3 роки тому +2

    quien me ayuda con una regresión simple?
    la que sea solo que funcione

  • @GEstebanGomez
    @GEstebanGomez 3 роки тому +4

    Esta mal interpretada la salida del modelo, dese cuenta que esta en notación científica un incremento en un dólar de gasto en publicidad no incrementa en 9.61 dólares las ventas Señora Licenciada. Lo hace en 0,0961!!

  • @ecomaniacos9452
    @ecomaniacos9452 3 роки тому +1

    no pude correr, ni cargar el modelo

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  3 роки тому

      Tienes instalado las librerías??

    • @ecomaniacos9452
      @ecomaniacos9452 3 роки тому

      @@LicLourdesCuellar SI, pero me sale error cuando quiero transcribir el modelo y correrlo

    • @LicLourdesCuellar
      @LicLourdesCuellar  3 роки тому

      Solo que sea la versión de R! No se que puede estar psando

  • @luisenrriquegarridosanchez7640
    @luisenrriquegarridosanchez7640 2 роки тому +1

    Excelente. Muchas gracias.

  • @LuiFrancoBeltranAbanto
    @LuiFrancoBeltranAbanto 3 місяці тому

    Gracias