Analisis de Regresion Lineal Multiple: Comprobacion de supuestos

Como ejecutar una regresión lineal en python? validación de supuestos? normalidad? homocedasticidad? visualizacion? correlacion Pearson?

En este episodio de la serie de videos en el tutorial course - curso de estadistica y ciencia de datos con Python discutimos la #Regresion multiple y sus diferentes etapas, así como un énfasis a las suposiciones en la validacion del #modelo.

Temas a tratar en este tutorial:

Lectura de datos y carga de bibliotecas en #Python
Entender el problema y los datos: precios de casas
Descripción de cada feature o variable mediante graficos
Histogramas, gráficos de densidad y puntos con seaborn
Análisis exploratorio de los datos : EDA
Extracción de datos de entrenamiento y prueba
Calculo de correlación de Pearson y mapas de calor
Que es la multicolinealidad y como eliminarla
Ajuste de un modelo de regresión multiple
Uso de bibliotecas: pandas, statsmodels y matplotlib #statsmodels
Cuales son las suposiciones/supuestos de la regresión lineal ?
Como probar normalidad? Shapiro que?
Que es la varianza constante? como arreglar esto?
Que son residuales estandar? valores ajustados?
Valores extremos? de influencia?
Gráficos comparativos: distribuciones, densidad, histogramas
Análisis exploratorio y visual
Uso de pandas para manipulacion de datos
Utilización de scipy para tests
-https://archive.ics.uci.edu/ml/machin...

Cap 2: Eliminar Outliers Analisis de #RegresionLinealMultiple Multicolinealidad varianza constante #Python :    • Analisis Outliers Y Regresion Lineal Multi...  

Cap3: Analisis Regresion Lineal Multiple: Valor Influencia Leverage Cook y Seleccion Modelo R^2 MSE:    • Analisis Regresion Lineal Multiple: Valor ...  

Cualquier comentario o sugerencia bienvenido es.
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