Muy clara la explicación, un favor seria bueno contar con el set de datos para repasar el ejercicio. En R hay una función stepAIC que en el parámetro dirección permite pasar backward, forward o ambas. Saludos
Muchas gracias Enrique por el video, muy bien explicado, me quedó muy claro el tema, tengo una pregunta: ¿cómo hago para realizar el mismo análisis pero que el criterio de decisión no sea AIC, sino por ejemplo el BIC, MSEP, Cp de Mallows? podrías explicarnos cómo programar el R para que lo podamos hacer con alguno de ellos. Gracias.
Buen video, gracias, oye sácame de una duda si no tenemos escaladas nuestras variables con la estandarizción de nuestros datos funciona correcto?, ya que si tenemos diferentes escalas no funcionaria o estaríamos trabajando a diferentes escalas
Enrique, una pregunta: cuando vas a realizar estos métodos de selección de variables...¿ Ya habrías descartado variables con multicolinearidad o sobrecorrelacionadas con otras variables? O este método tb lo contempla?
considero que es posible solo tienes echarte todos los modelos a pincel , e ir generando sus estadísticos y tomando decisiones , yo me ayudaría de excel, saludos.
No soy mucho de estos comentarios pero lo mereces, le metes mucho a esto, se te entiende perfecto y haces que surja amor por estos temas
Logré entender contigo lo que no habia podido en muchas lecturas enredadas. Muchas gracias. Tienes el don de maestro.
Que excelente video, me quedo completamente entendido, perfecta explicación !!!!!
Mis respetos, excelente explicación de los métodos. Muchas gracias, con este video lo entendí a la perfección
¡me encantó! el video, me sirvió mucho para entender más acerca de los métodos de selección, ¡¡muchas gracia!!
Muchas gracias por su clara explicación. Fue de mucha ayuda
Muchísimas gracias desde Argentina! me quedó más claro el método así como también la interpretación de los resultados con tu video.
Excelente video!! Muy buena explicación del código!
Muchas gracias! Que buen video explicativo, madre mía
Excelente video. Muchas gracias.
buen vídeo, gracias, me ayudo mucho
Buen video, gracias
Muchas gracias por compartir
Muy clara la explicación, un favor seria bueno contar con el set de datos para repasar el ejercicio. En R hay una función stepAIC que en el parámetro dirección permite pasar backward, forward o ambas. Saludos
Muchas gracias Enrique por el video, muy bien explicado, me quedó muy claro el tema, tengo una pregunta: ¿cómo hago para realizar el mismo análisis pero que el criterio de decisión no sea AIC, sino por ejemplo el BIC, MSEP, Cp de Mallows? podrías explicarnos cómo programar el R para que lo podamos hacer con alguno de ellos. Gracias.
Gracias un consulta para una regresión Logistica funciona? como se define el modelo vacio en ese caso.
Mil respetos, muy buen video, aunque el sonido es muy bajo pero exelente apoyo
Buen video, gracias, oye sácame de una duda si no tenemos escaladas nuestras variables con la estandarizción de nuestros datos funciona correcto?, ya que si tenemos diferentes escalas no funcionaria o estaríamos trabajando a diferentes escalas
Stepwise tambien se conoce como bidireccional?
Gracias esta muy bien el video, pero, quisiera saber en que paquete de R estan esas funciones
muy buen video
que video?
el de tu q^^lo y mi fideo
Enrique, una pregunta: cuando vas a realizar estos métodos de selección de variables...¿ Ya habrías descartado variables con multicolinearidad o sobrecorrelacionadas con otras variables? O este método tb lo contempla?
Hubiera sido genial si compartías tu base de Excel para aprender más. Gracias de todos modos.
... ¿es posible hacer todo esto a mano, es decir, sin usar este programa donde ya da todos los resultados?... muy buen video...
considero que es posible solo tienes echarte todos los modelos a pincel , e ir generando sus estadísticos y tomando decisiones , yo me ayudaría de excel, saludos.
Muy buen video, muchas gracias! sabes como implementar esto en Python?
buen video (Y)
Un gran favor puedes compartir el excel o el script?
TRIPIANTE