De la regresión múltiple a GAM, ARIMA y análisis de supervivencia
Regresion multiple, regularizacion, logistica multinomial, GLM, modelos mixtos, GAM, ARIMA, supervivencia, PCA y validacion de modelos.
\nPrerrequisitos: Haber completado Cursos 1-3 o conocimientos equivalentes.
\nObjetivo del curso: Al finalizar, podras aplicar los conceptos estadisticos con confianza en problemas reales.
\nEvalúa tus conocimientos previos con un quiz cronometrado. Descubre qué tanto sabes sobre modelos predictivos antes de empezar.
MCO, R² ajustado, multicolinealidad, VIF. Construye y diagnostica modelos de regresión con múltiples predictores.
Ridge, Lasso, Elastic Net, λ, bias-variance tradeoff. Controla el sobreajuste con penalizaciones.
Logit multinomial, ordinal, one-vs-rest. Clasificación con más de dos categorías.
GLM, link functions, Poisson, Binomial, Deviance. Unifica regresión lineal y logística bajo un mismo marco.
Efectos fijos vs aleatorios, REML, ICC. Modela datos agrupados y medidas repetidas.
Splines, smooth terms, GCV, mgcv. Relaciones no lineales sin perder interpretabilidad.
AR, MA, ARIMA, GARCH, estacionariedad, Box-Jenkins. Predice series temporales financieras y económicas.
Kaplan-Meier, Cox PH, hazard ratio, censura. Modela tiempo hasta evento en estudios clínicos.
Componentes principales, scree plot, varianza explicada, rotación. Reduce dimensionalidad sin perder información.
Cross-validation, AIC/BIC, overfitting, métricas de rendimiento. Elige el mejor modelo con criterio estadístico.
Examen integral de 10 preguntas + certificado personalizado con tu nombre. Demuestra tu dominio de modelos predictivos.