Material de formación. Práctica. En esta práctica de R evaluamos los diferentes supuestos que deben cumplirse para aceptar como válido un modelo de regresión lineal.

Material de formación. Práctica. Estudio de la normalidad en nuestros datos.

Material de formación. Práctica. Regresión lineal simple, con dataset IRIS. La regresión lineal simple es un método estadístico que se utiliza para modelar la relación entre una variable respuesta y una variable predictora. La idea principal detrás de la regresión lineal simple es comprender cómo cambia la variable dependiente cuando lo hace la variable independiente. El objetivo es encontrar la mejor línea recta que se ajuste a los datos observados.

Material de formación. Práctica. Regresión lineal simple, con dataset mtcars. La regresión lineal simple es un método estadístico que se utiliza para modelar la relación entre una variable respuesta y una variable predictora. La idea principal detrás de la regresión lineal simple es comprender cómo cambia la variable dependiente cuando lo hace la variable independiente. El objetivo es encontrar la mejor línea recta que se ajuste a los datos observados.

En esta práctica analizamos el dataset de penguins, dentro del paquete de R "Palmer Penguins". Data were collected and made available by Dr. Kristen Gorman and the Palmer Station, Antarctica LTER, a member of the Long Term Ecological Research Network. Ver: https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/

En esta práctica se generan nombres de empresas biotecnológicas al azar, a partir de dos listados de elementos obtenidos de consultas a chatgpt.

Material de formación || La correlación lineal de Pearson, también conocida como coeficiente de correlación de Pearson, es una medida estadística que evalúa la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Fue desarrollada por Karl Pearson, un estadístico británico. Este coeficiente es ampliamente utilizado en estadísticas y análisis de datos para determinar si existe una relación lineal entre dos variables y, medir la fuerza y la dirección de esa relación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este coeficiente solo mide relaciones lineales y no captura relaciones no lineales o causales.