Regresión Lineal Múltiple implementada en R Studio

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En este video se comenta la implementación de un modelo de Regresión Lineal Simple, se considera también la selección de variables para definir el mejor modelo de regresión, se muestra la Tabla ANOVA y las pruebas de adecuación del modelo.

Gabriel Grosskelwing

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Комментарии

Muchas gracias por la explicación, despejaste mis dudas en R para mi trabajo final, te agradezco un montón

TheGeancarlo

muy bueno. gracias por subir estos tutorales!!

ovejatrx

perfecto ! Gracias, ..me sirvió de mucho !

ernestogarcia-c

Gracias Gabriel, me sirvió de mucho, así cualquiera entiende!!

edisonlozano

Saludos desde Australia, Gabriel. Eres el mejor profesor del mundo y gracias por compartir tu conocimiento.

DanielCortez-ijvi

Hola Gabriel, mil gracias por la explicación. Está muy completo y a su vez práctico.

mariaangelicacastelblanco

Hola! Se puede realizar la prueba de White en lugar de la prueba de Bartlett? Saludos cordiales!

albertoolguin

hola, ya tiene el video de la predicción que ya no le salio?

monicagarciamunguia

Yo entiendo que la prueba Shapiro-Wilk se realiza para comprobar normalidad de los errores, no de los datos originales

alejandrocuevas

¡Gracias por compartir tu conocimiento, apreciable Daniel G! Los supuestos del modelo ¿podrian cumplirse utilizando un modelo Log-Log?🤔

antt

Agradezco infinitamente todos los comentarios, no me ha sido posible atenderlos por cuestiones de trabajo, pero con mucho gusto a la brevedad atiendo todo lo que esta pendiente, códigos, sugerencias, etc. Saludos¡

gabrielgrosskelwing

felicitaciones!! sube mas videos, saludos desde Perú

JadeoEterno

Me sirvió muchísimo el vídeo. Necesito una asesoría para un trabajo de la Universidad, jajaja

juanestebancardonamolina

profesor, usted es una maquinota, me sirvio mucho este video, pero solo me ocurrio una situacioncilla, en un ejercicio de regresion lineal cuento con 1 variable dependiente y 4 variables indepedientes, se identifica que 2 de las variables independientes ofrecen datos redundates, ya que al momento de realizar la regresion lineal cuentan con una probabilidad mayor a 0.05, por lo cual se intuye a eliminar, al momento de eliminar una de estas variables el R2 ajustado aumenta y junto a ello tambien F, pero al momento de eliminar ambas variables redundantes el R2 es menor que cuando se elimina uno solo, pero el valor de F aumenta, en este caso, que regresion lineal utilizariamos considerariamos para realizar nuestra ecuacuion de regresion lineal?

AmongUsDescargarAmongUs

Necesito su apoyo para resolver ejercicio de regresión multiple

bladimirchile

Poner las variables. Gracias igualmente
newdata=list(x1=10, x2=1000)

carlos

Una pregunta: La prueba de homocedasticidad no debería realizarse sobre los residuales de la variable respuesta?. Otra pregunta: Si se desea buscar homocedasticidad de todas las variables como se hizo en el ejercicio, no sería conveniente estandarizar las variables? Muchas gracias. Saludos desde Colombia.

alvarovillotaviveros

Una pregunta para cargar la base de datos en rstudio, desde que gestor lo hago? Ojalá puedas ayudarme con esta de duda.

chivary

Hola Gabriel Buenas tardes. Estoy necesitando ayuda para definir la forma como correr unos datos de regresión en R. No sé si quizás das servicios de asesoría. Saludos

asuarezd

por favor haz un video de regresión logistica

ovielhmarquez

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