Ciencia de Datos

Permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictores,

• Regresión lineal múltiple

• Colinialidad

• Multicolinialidad

• Estimación de las matrices

Se emplean para poder determinar qué impacto tienen en el modelo cada una de las variables

• Regresión lineal

• Jackknife

• Coeficientes parciales estandarizados

• Estimadores

Se obtienen al estandarizar (sustraer la media y dividir entre la desviación estándar) las variables predictoras previo ajuste del modelo.

• Regresión lineal múltiple

• Coeficientes parciales estandarizados

• Mercados financieros

• Covarianza

Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última.

• Covarianzas poblacional

• Coeficientes parciales estandarizados

• Modelos lineales múltiples

• Regresión Lineal Múltiple

Pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia

• Covarianzas poblacional

• Correlación

• Modelos de regresión múltiple

• Bootsrapping

Ocurre cuando un predictor está linealmente relacionado con uno o varios de los otros predictores del modelo o cuando es la combinación lineal de otros predictores

• Covarianza muestral

• Colinialidad

• Spearman

• Multicolinialidad

solo si el coeficiente de correlación simple o múltiple entre algunas de las variables independientes es 1

• Estadistica

• Regresión Multiple

• Colinialidad

• Multicolinialidad

Se trata de dos parámetros que vienen a cuantificar lo mismo

• Tolerancia (TOL) y Factor de Inflación de la Varianza (VIF)

• Estimador y Muestra

• Multicolinialidad y colinialidad

• Homocedasticidad

Si en alguno de los modelos el ____________ R2 es alto, estaría señalando a una posible colinialidad.

Cuando se intenta establecer relaciones causa-efecto, la ________________ puede llevar a conclusiones muy erróneas, haciendo creer que una variable es la causa cuando en realidad es otra la que está influenciando sobre ese predictor