Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2
Si estás buscando profundizar en el campo de los modelos lineales y su aplicación en la ciencia de datos, te recomiendo encarecidamente el curso Modelos Lineales Avanzados para Ciencia de Datos 2: Modelos Lineales Estadísticos que ofrece Coursera. Este curso es perfecto para aquellos que ya tienen un conocimiento básico en álgebra lineal, cálculo multivariado, estadísticas y programación en R.
El curso comienza con una introducción a los valores esperados, donde se explica la importancia de estos conceptos en el contexto de vectores multivariantes y se examinan las propiedades de los momentos de las estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios. Esta base es crucial para comprender el resto del curso.
En el segundo módulo, se analiza la distribución normal multivariada, lo que ayuda a construir un entendimiento firme sobre cómo estas distribuciones son fundamentales en la estadística multivariada. Además, se cubren resultados de distribución y cómo se aplican a la regresión multivariable, lo que es esencial para realizar análisis complejos en conjuntos de datos más amplios.
Uno de los aspectos más importantes es la revisión de los residuos y sus resultados de distribución. Este módulo no solo enfatiza la importancia de los residuos en la interpretación de los modelos, sino que también introduce el concepto de los residuos PRESS, ofreciendo métodos para su cálculo sin necesidad de ajustar el modelo nuevamente, lo que puede ser un ahorro significativo de tiempo en proyectos de ciencia de datos.
En conclusión, este curso no solo te proporciona los fundamentos teóricos de los modelos lineales estadísticos, sino que también refuerza tu capacidad práctica a través del uso de R. Te recomiendo encarecidamente que lo consideres si deseas llevar tu conocimiento de modelos lineales a un nivel más avanzado. ¡No te arrepentirás!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2