Opiniones de los lectores
Resumen:El libro sobre análisis de regresión ha sido elogiado por su enfoque claro y práctico, que hace accesibles conceptos complejos sin profundizar demasiado en las matemáticas. Muchos lectores lo consideran útil tanto para principiantes como para profesionales experimentados, y destacan su exhaustividad y lenguaje intuitivo. Aporta valiosos conocimientos sobre la regresión lineal y logística, especialmente en lo que respecta a las variables categóricas. Sin embargo, surgieron algunas críticas sobre la falta de contenido matemático y la asunción de conocimientos estadísticos previos para una comprensión completa.
Ventajas:Informativo, progresión lógica de temas básicos a complejos, aplicación práctica, explicaciones claras, excelente tanto para principiantes como para lectores más avanzados, lenguaje intuitivo, buena referencia para conceptos de regresión, útil para aplicaciones de finanzas y ciencia de datos.
Desventajas:Carece de contenido matemático y de codificación, puede resultar demasiado simplista para quienes necesitan fundamentos matemáticos rigurosos, presupone cierta formación en estadística, los capítulos cubren los temas con demasiada rapidez para los principiantes absolutos.
(basado en 19 opiniones de lectores)
Título original:
Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models
Contenido del libro:
Aprenda el análisis de regresión a un nivel más profundo con orientaciones escritas en lenguaje cotidiano.
Comprenda intuitivamente el análisis de regresión centrándose en conceptos y gráficos en lugar de en ecuaciones. Aprenda consejos prácticos para modelar sus datos e interpretar los resultados. Siéntase seguro de que está analizando sus datos correctamente y de que puede confiar en sus resultados. Sepa que puede detectar y corregir los problemas que surjan.
Pase de ser un principiante a un experto preparado para las aplicaciones del mundo real.
Después de una visión general de cómo funciona la regresión y por qué utilizarla, el libro cubre una serie de temas, incluyendo la especificación y evaluación de modelos, aplicaciones prácticas, tipos de efectos, significación estadística, predicciones y una serie de técnicas de resolución de problemas. Contiene orientaciones prácticas y analíticas.
⬤ Seleccionar el tipo correcto de análisis de regresión.
⬤ Especificar el mejor modelo y evaluar su adecuación a los datos.
⬤ Interpretar los resultados.
⬤ Comprender los efectos principales, los efectos de interacción y la modelización de la curvatura.
⬤ Utilizar polinomios, transformaciones de datos y mínimos cuadrados ponderados.
⬤ Generar predicciones y evaluar su precisión.
⬤ Comprobar los supuestos y resolver problemas.
⬤ Identificar y manejar observaciones inusuales.
⬤ Ejemplos de muchos modelos y escenarios de regresión.
⬤ Acceso gratuito a conjuntos de datos descargables para que pueda trabajar los ejemplos usted mismo.
