📘 Modelos Lineales: De los Datos a las Decisiones

📘 Modelos Lineales: De los Datos a las Decisiones#

🎯 Objetivo#

Este curso proporciona una comprensión profunda de los Modelos Lineales, desde sus fundamentos teóricos hasta aplicaciones prácticas, utilizando Python como herramienta principal. El enfoque es transformar datos en conocimiento para tomar decisiones estratégicas.

📚 Contenido del Curso#

1. El Poder de los Datos#

  • Importancia de los datos en la era actual

  • Aplicaciones en diversos campos

  • Papel de los modelos lineales en la interpretación de datos

  • Herramientas y conceptos fundamentales

2. Regresión Lineal Simple#

  • Conceptos fundamentales

    • Variable dependiente e independiente

    • Estimación de parámetros (β₀, β₁)

    • Interpretación geométrica

  • Implementación en Python

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# Ejemplo básico
X = sm.add_constant(X)  # Añadir intercepto
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

  • Visualización de relaciones

  • Interpretación de resultados

3. Regresión Múltiple#

  • Extensión a múltiples variables

  • Selección de variables predictoras

  • Interpretación de coeficientes

  • Casos prácticos

  • Diagnóstico del modelo

4. Validación y Diagnóstico#

  • Análisis de residuales

  • Detección de outliers

  • Pruebas de supuestos

    • Normalidad

    • Homocedasticidad

    • Independencia

  • Técnicas de validación cruzada

5. Inferencia Bayesiana#

  • Fundamentos de estadística bayesiana

  • Incorporación de información previa

  • Actualización de modelos

  • Ventajas en situaciones de incertidumbre

  • Implementación con PyMC3

6. Análisis de Varianza (ANOVA)#

  • Descomposición de la variabilidad

  • ANOVA de una vía

  • ANOVA factorial

  • Interpretación y diagnóstico

  • Aplicaciones prácticas

🛠️ Herramientas y Tecnologías#

Bibliotecas Principales#

import numpy as np              # Computación numérica
import pandas as pd            # Manipulación de datos
import matplotlib.pyplot as plt # Visualización
import seaborn as sns          # Visualización estadística
import statsmodels.api as sm   # Modelado estadístico
import scipy.stats as stats    # Pruebas estadísticas

👥 Público Objetivo#

Este curso está diseñado para:

  • Estudiantes de estadística y ciencia de datos

  • Profesionales que requieren análisis cuantitativos

  • Investigadores que necesitan herramientas de modelado

  • Analistas de datos buscando profundizar en modelos lineales

📊 Metodología#

  • Aprendizaje basado en problemas

  • Ejemplos prácticos con datos reales

  • Implementaciones en Python

  • Ejercicios guiados y proyectos

✅ Requisitos Previos#

Se recomienda tener conocimientos básicos de:

  • Estadística descriptiva

  • Probabilidad básica

  • Python fundamental

  • Álgebra lineal básica

📞 Contacto#

Para consultas y más información:

Note

Este curso combina teoría estadística con implementaciones prácticas, permitiendo una comprensión profunda de los modelos lineales y su aplicación en problemas reales.