Regresión intermedia en R

Amplía tus conocimientos de regresión lineal a la regresión de "pendientes paralelas", con una variable explicativa numérica y otra categórica. Este es el primer paso para conquistar la regresión lineal múltiple.

Explora el efecto de las interacciones entre las variables explicativas. Considerar las interacciones permite obtener modelos más realistas que pueden tener un mejor poder predictivo. También te enfrentarás a la paradoja de Simpson: un resultado no intuitivo que surge cuando tienes múltiples variables explicativas.

Observa cómo la modelización, y la regresión lineal en particular, facilitan el trabajo con más de dos variables explicativas. Una vez que domines el ajuste de modelos de regresión lineal, podrás poner en práctica tu propio algoritmo de regresión lineal.

Amplía tus conocimientos de regresión logística a variables explicativas múltiples. Comprende la distribución logística, en la que se basa esta forma de regresión. Por último, aplica tu propio algoritmo de regresión logística.