Analisis Outliers Y Regresion Lineal Multiple Eliminar Multicolinealidad varianza constante Python

eliminando outliers para mejorar nuestro modelo? Cómo validar los supuestos? normalidad? homocedasticidad? Como ejecutar una regresión lineal en python?

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

Temas a tratar en este tutorial:

Como eliminar #outliers (valor extremo) con Python
Identificar una distribucion normal y sus desviaciones
Que es una variable estandarizada
Como eliminar variables (columnas) de un conjunto de datos
Comparativa de dos modelos de regresion mediante:
Explicacion sobre que es el R^2
Comparar valores de AIC y BIC
Que es varianza constante y test Breusch Pagan

Que es la multicolinealidad y como eliminarla
Ajuste de un modelo de regresion multiple
Uso de bibliotecas: pandas, statsmodels y matplotlib
Como probar normalidad? Shapiro que? Normal plot
Que es la varianza constante? como arreglar esto?
Valores extremos? de influencia?
Rango intercuartilico IQR (quantiles) y boxplots

Cap1: Analisis de #regresion lineal multiple y supuestos del modelo:
   • Analisis de Regresion Lineal Multiple: Com...  

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Extraccion de datos de entrenamiento y prueba
Calculo de correlacion de Pearson y mapas de calor
Cuales son las suposiciones/supuestos de la regresion lineal ?
Que son residuales estandar
Graficos comparativos: distribuciones, densidad, histogramas

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

Cap 4: Seleccion de variables:    • Feature Selection y Regresion Lineal Multi...  
Seleccion de variables ( Feature selection )
Metodo de seleccion secuencial de variables: Selector Sequential
Que es Backward selection ? Forward selection? pvalues?

Cualquier comentario o sugerencia bienvenido es.
Contacto: [email protected]

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