Correlación y Regresión

El proceso de resolver problemas y encontrar nuevas oportunidades a menudo comienza con preguntas básicas sobre cómo se relaciona una variable con otra. Por ejemplo:

• ¿Cuál es la relación entre el tiempo de reacción química y el porcentaje de impureza?
• ¿Qué ajustes de temperatura y concentración de catalizador darán como resultado un mayor rendimiento?
• ¿Qué variables son predictores significativos de piezas defectuosas?

El análisis de correlación y regresión se puede utilizar para explorar relaciones entre variables y, en última instancia, explicar, predecir y optimizar los resultados.

Tiempo estimado para completar este módulo: 5 a 6 horas

Correlación

• ¿Qué es la correlación?
• Interpretación de la correlación

Regresión lineal simple

• Introducción al análisis de regresión
• El modelo de regresión lineal simple
• El método de mínimos cuadrados
• Visualizar el método de mínimos cuadrados
• Supuestos del modelo de regresión
• Interpretación de los resultados de la regresión
• Ajustar un modelo con curvatura

Regresión lineal múltiple

• ¿Qué es la regresión lineal múltiple?
• Ajuste del modelo de regresión lineal múltiple
• Interpretación de resultados en modelos explicativos
• Análisis de residuos y valores atípicos
• Regresión lineal múltiple con predictores categóricos
• Regresión lineal múltiple con interacciones
• Selección de variables
• Multicolinealidad

Introducción a la regresión logística

• ¿Qué es la regresión logística?
• El modelo logístico simple
• Ejemplo de regresión logística simple
• Interpretación de los resultados de la regresión logística
• Regresión logística múltiple
• Regresión logística con interacciones
• Problemas comunes