Como ejecutar una regresión lineal en python? validación de supuestos? normalidad? homocedasticidad? visualizacion? correlacion Pearson?
En este episodio de la serie de videos en el tutorial course - curso de estadistica y ciencia de datos con Python discutimos la #Regresion multiple y sus diferentes etapas, así como un énfasis a las suposiciones en la validacion del #modelo.
Temas a tratar en este tutorial:
- Lectura de datos y carga de bibliotecas en #Python
- Entender el problema y los datos: precios de casas
- Descripción de cada feature o variable mediante graficos
- Histogramas, gráficos de densidad y puntos con seaborn
- Análisis exploratorio de los datos : EDA
- Extracción de datos de entrenamiento y prueba
- Calculo de correlación de Pearson y mapas de calor
- Que es la multicolinealidad y como eliminarla
- Ajuste de un modelo de regresión multiple
- Uso de bibliotecas: pandas, statsmodels y matplotlib #statsmodels
- Cuales son las suposiciones/supuestos de la regresión lineal ?
- Como probar normalidad? Shapiro que?
- Que es la varianza constante? como arreglar esto?
- Que son residuales estandar? valores ajustados?
- Valores extremos? de influencia?
- Gráficos comparativos: distribuciones, densidad, histogramas
- Análisis exploratorio y visual
- Uso de pandas para manipulacion de datos
- Utilización de scipy para tests
-https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/
Cap 2: Eliminar Outliers Analisis de #RegresionLinealMultiple Multicolinealidad varianza constante #Python : https://youtu.be/EnIaNFVC3vM
Cap3: Analisis Regresion Lineal Multiple: Valor Influencia Leverage Cook y Seleccion Modelo R^2 MSE: https://youtu.be/uOOjOkA3dxE
Cualquier comentario o sugerencia bienvenido es.
Contacto: raulvalerio@gmail.com
My youtube channel in English, statistical analysis and more:
https://www.youtube.com/channel/UCfW4cZ2fO4NpRO_8hRxS6Rw/
* Analisis exploratorio de datos Fastfood: https://youtu.be/Xi96vEtTkNU
- Analisis exploratorio y manipulacion de datos
- Como eliminar columnas, Revisar y trabajar con valores nulos o faltantes
- Creacion de tablas de contingencia / cruzadas, subconjuntos mediante un filtro
* Dataframes con Pandas con Fastfood analisis: https://youtu.be/iEfhz7ShZeA
- Feature engineering: como crear nuevas variables
- Como utilizar la funcion lambda en dataframes
- boxplot, histogramas en pandas
- Searborn: boxplot, histogramas y heatmap
* Analisis exploratorio por categorias EDA con graficas: boxplot, histogramas en Seaborn: https://youtu.be/ZD0M7Ms1k24
- Analisis confirmatorio con scipy: Prueba de hipotesis de medias independientes
- Aplicacion y analisis con ANOVA one way
* Remover o eliminar filas indices y columnas en Dataframes Pandas:
https://youtu.be/KO0YwcR3CB8
* Imputar y amputar valores nulos y faltantes: https://youtu.be/O2q7tSPLCJg
* Reemplazar o renombrar valores, indices y columnas en Dataframes: https://youtu.be/R11zalHQMoo
* Seleccion y filtrado de observaciones y columnas en Dataframes Python: https://youtu.be/_B5kZF38yEw
* Diferentes formas de definir y construir un dataframe: https://youtu.be/q9cj6XtTUT8
* Insertando (append) o creando nuevas columnas y valores: https://youtu.be/p25eQ7j4TP8
* Que son los indices en un dataframe??? : https://youtu.be/Nl9qvgMc9_k
* Instalando bibliotecas y modulos en Python: https://youtu.be/HGmtom0bm0I
* Secuencias y objeto range en Python: https://youtu.be/MYBjYLjBEHA
* Estadistica basica con Python: https://youtu.be/NtgZDJ3GXdo
* Manipulacion de listas en Python: https://youtu.be/JVKFA-01vSk
* Curso tutorial de Python
https://www.youtube.com/playlist?list=PL91sPCWWIYsh0L8YbLSPO_fBB0NJJl-14
#MachineLearning en Python
https://www.youtube.com/watch?v=8M6f2OIXjDg&list=PL91sPCWWIYsgrYPSNl0WSs5URVOI3WIPR
## Algoritmos de clustering jerarquicos en python
https://youtu.be/kIanGE8a98s
## Algoritmo de Clustering HDBSCAN, Kmeans con R
https://youtu.be/WByEpA7mXxg
#Algoritmo de clustering jerarquicos en R
https://youtu.be/qrm8igxwHOQ
## Machine learning en R
https://www.youtube.com/playlist?list=PL91sPCWWIYshhRyMHUjSHAg8U4aBMFwOf
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