Curso de Análisis de Correlación y
Regresión lineal con R
Antes 990 Ahora 690€
690€
Curso de Diseño y Análisis de Experimentos con R
Curso de Introducción a la Estadística Aplicada con R Software
490€
Descripción
690€
Curso de Análisis Cluster en Data Mining con R
690€
Curso de Machine Learning para clasificación con R
Programa del curso
Curso de Análisis de Correlación yRegresión lineal con R
Especialízate en Ciencia de Datos
Este curso te prepara para comprender las relaciones entre las
variables con R Software. A través de ejemplos prácticos, aprenderás a
realizar gráficos de alta calidad, a resumir estadísticamente las
relaciones, y a ajustar modelos de regresión para evaluar y predecir las
relaciones entre múltiples variables.
Destinatarios
Este curso está destinado a estudiantes,
empleados e investigadores de cualquier
rama de estudios interesados en
comprender los análisis de correlación y
los modelos de regresión lineal, e
implementarlos con ejemplos de datos
reales utilizando el software estadístico
R.
✓ Debido a que es un curso de nivel
medio, es recomendable contar con
conocimientos previos básicos sobre
Estadística y programación en R
Software.
✓ Los contenidos del Curso están
desarrollados completamente en torno
a R Software, la herramienta de
código l ibre l íder en análisis
estadístico para el manejo de grandes
volúmenes de datos y la representación
CompetenciasEste curso complementa cualquier perfil
profesional vinculado a la investigación y
el análisis de datos.
Al finalizar el curso habrás desarrollado:
• La capacidad de evaluar y modelar las
relaciones entre variables y usar
estas relaciones para pronosticar
futuras observaciones, que apoyarán
l a toma de dec i s i o nes en tu
organización, investigación o a nivel
personal.
• El dominio del lenguaje estadístico de
R Software y RStudio, una de las
competencias profesionales más
demandadas en el mercado laboral de
la Ciencia de Datos.
Al finalizar la formación recibirás un
certificado de superación del curso
acreditado por Máxima
Formación S.L..
Objetivos
Con este curso aprenderás a realizar
análisis de correlación y regresión lineal.
Estas técnicas estadísticas son las más
ampliamente utilizados en el análisis de
datos y la base para crear modelos más
avanzados.
Al finalizar la formación podrás:
• Analizar la correlación simple y parcial
entre variables.
• Evaluar si la relación es significativa
mediante una prueba de hipótesis.
• Ajustar modelos de regresión lineal
simple y múltiple.
• Conocer los supuestos de los modelos.
• Seleccionar los modelos adecuados
mediante técnicas automáticas.
• Valorar el ajuste global del modelo.
• Interpretar los efectos de las variables
explicativas y sus interacciones.
• Diagnosticar y validar el modelo.
• Identificar outliers y valores influyentes.
• Realizar predicciones.
• Graficar los modelos ajustados.
• Evaluar la potencia y tamaño de muestra
• Realizar tus análisis mediante paquetes.
estadísticos potentes y confiables con R.
• Representar y comunicar los resultados
de tus análisis.
• Discutir estrategias para construir
modelos más avanzados.
Metodología
Máxima Formación es garantía del
máximo rendimiento del tiempo
invertido:
Online
Acceso 24 horas al Campus
Tutorías individualizadas
Seguimiento personalizado
Evaluación continua
Sin examen final
Enfoque práctico
Análisis de casos reales
Aprendizaje progresivo
Desde lo básico a lo complejo.
Recursos audiovisuales
Método paso a paso
Comunidad on-line
Compartimos conocimiento
Programa del curso
TEMA 1
Correlación simple y parcial
Cuantificar el grado de asociación entre dos o más variables
▪ ¿Cómo medir las relaciones?
▪ Correlación simple: paramétrica y no paramétrica.
▪ Correlación parcial.
▪ Prueba de hipótesis para la correlación.
▪ Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
▪ Correlación y causalidad.
▪ Asociaciones fortuitas.
▪ Factores de confusión.
▪ Cómo interpretar e informar los resultados.
TEMA 2
Regresión lineal simple
Evaluar la relación lineal entre dos variables
▪ Introducción al análisis de regresión.
▪ Supuestos del modelo lineal.
▪ Bondad de ajuste.
▪ Interpretación de los parámetros.
▪ Diagnóstico y validación.
▪ Identificación de outliers y valores influyentes
▪ Predicción y estimación.
▪ Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
▪ Cómo interpretar e informar los resultados.
TEMA 3
Regresión lineal múltiple
Evaluar la relación lineal entre una variable respuesta y varias variables explicativas
▪ Métodos de selección y comparación de modelos.
▪ Bondad de ajuste.
▪ Importancia relativa de las variables explicativas.
▪ Interpretación de la interacción entre variables explicativas.
▪ Diagnóstico y validación. Multicolinealidad.
▪ Estimación de la potencia y tamaño de muestra.
▪ Predicción y estimación.
▪ Cómo interpretar e informar los resultados.
▪ Estrategias para construir modelos más avanzados.
Sistema de evaluación
Apostamos por la evaluación continua sin examen final
El sistema de evaluación del Curso de Introducción a R Software se basa en el
seguimiento individualizado de la evolución del alumno/a para garantizar la
comprensión de los conceptos teóricos y la resolución práctica de los ejercicios
aplicados. El desempeño del alumno/a viene determinado por los siguientes indicadores
objetivos:
▪ Actitud
Participación activa en foros y comunicación con el
equipo docente.
▪ Planificación
Gestión del tiempo durante el desarrollo del
programa.
▪ Técnica
Evolución progresiva en el uso R Software.
▪ Competencia
Capacidad de aplicación técnica en la resolución
práctica de casos reales.
Confiaron en nosotros
Más de 10 años formando a los mejores profesionales
de España y Latinoamérica
Por qué R Software
El liderazgo de R Software
R Software es la herramienta líder en análisis estadístico, manipulación de
grandes volúmenes de datos y representación gráfica de alta calidad. Su
potencia, robustez y transversalidad lo convierten en el software elegido por
los Data Scientist de la comunidad científica internacional de las universidades,
empresas, industrias e instituciones más prestigiosas del mundo. La implantación
de R Software ya ha superado a otros software comerciales como SPSS, Statistics
y SAS.
Convierte tus datos en ventaja competitiva
SOFTWARE LIBRE
De código abierto y disponible para todos los sistemas operativos
Windows, MACOs, Unix y Linux.
Sin licencias, permite al usuario el acceso, uso y modificación
ilimitados y gratuitos.
ESTABLE E INNOVADOR
Su desarrollo es producto de un proyecto colaborativo que implica
a miles de usuarios en todo el mundo. Un software en estado
permanente de actualización con nuevas funciones y paquetes
accesibles en tiempo real.
VERSÁTIL Y ROBUSTO
Decodifica diversos lenguajes de programación y da acceso a la
lectura de datos procesados en softwares comerciales como Excell,
SPSS, SAS, etc.
TODO EN UNO
R Software es un lenguaje de programación y un entorno gráfico
con una amplia gama de herramientas estadísticas clásicas y
avanzadas para el análisis y la representación gráfica de datos
exportables en diversos formatos: Postcript, pdf, bitmap, pictex,
png, jpeg, etc.
