Modelos de regresión

Mediante los software de Rstudio y Python en Google Colab, podemos realizamos modelos de regresión de dependencia NO DETERMINISTA para la relación entre variable, de esta manera, podemos conocer la correlación que existe de una con respecto a otra variable y realizar estimaciones.

Modelo de regresión múltiple lineal

Regresión simple

La regresión simple es una técnica estadística utilizada para analizar la relación entre dos variables: una variable independiente (predictora) y una variable dependiente (respuesta).

y = f(x)

1. Regresión simple lineal

2. Regresión simple exponencial

3. Regresión simple potencial

4. Regresión simple logarítmica

5. Regresión simple polinómico

Regresión múltiple

La regresión múltiple permite analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Este modelo es útil cuando se desea entender cómo múltiples factores afectan a una variable de interés.

y = f( x1, x2, x3, ..., xn)

1. Regresión múltiple lineal

2. Regresión múltiple (MACHINE LEARNING)

3. Maching Learning en Python (Google Colab)

Modelos de regresión

Regresión simple

Regresión múltiple

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