Modelar, simular y evaluar modelos de regresión lineal y logística con un enfoque práctico. Introducción a los conceptos clave de series de tiempo y construcción de errores estándar robustos.

Usar de manera eficiente los Prompts para Gemini. Esto nos permitirá hacer un uso eficiente de los códigos tomando ventaja en tiempo de programación.

Pre-requisitos Necesarios

Publico objetivo: Actuarios, economistas en el ambiente laboral.

Este curso asume conocimientos previos y habilidades prácticas en las siguientes áreas:

• Estadística Inferencial Básica: Conocimiento de distribuciones de probabilidad (Normal, t, χ², F,) estimación puntual, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
  

• Álgebra Lineal: Manejo de vectores y matrices para comprender la notación de la RegresiónLineal Múltiple.
  

• Programación en Python: Entender códigos en Python. Competencia en el manejo de datos con NumPy y Pandas, y generación de gráficos con Matplotlib.

Temario resumido

Módulo 0

Preliminares

Módulo 1

Fundamentos y Regresión Lineal Simple

Módulo 2

Regresión Múltiple, Simulación y Modelaje

Módulo 3

Regresión Logística y Clasificación