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

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Los temas específicos cubiertos en este módulo incluyen:

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