Libro de texto del curso: 'Introducción a la ciencia de datos'
Editor: IBM Press; 1 edición (13 dic 2015) Impreso.
Autor: Murtaza Haider
Lectura prescrita: Capítulo 7 pág. 235-236
Capítulo 7. Por qué los padres altos ni siquiera
tienen hijos más altos
Es posible que haya notado que los padres más altos a menudo
tienen hijos altos que no son necesariamente más altos que sus
padres y eso es algo bueno. Esto no quiere decir que los niños
nacidos de padres altos no sean necesariamente más altos que el
resto. Ese puede ser el caso, pero no son necesariamente más altos
que sus propios padres "altos". Por qué creo que esto es algo bueno
requiere una simple simulación mental. Imagínese si cada generación
sucesiva nacida de padres altos fuera más alta que sus padres, en
cuestión de un par de milenios, los seres humanos se volverían
incómodamente altos por su propio bien, lo que requeriría muebles,
automóviles y aviones aún más grandes.
Sir Frances Galton en 1886 estudió la misma pregunta y llegó a una
técnica estadística que hoy conocemos como modelos de
regresión. Este capítulo explora el funcionamiento de los modelos de
regresión, que se han convertido en el caballo de batalla del análisis
estadístico. En casi todas las búsquedas empíricas de investigación,
ya sea en el campo académico o profesional, el uso de modelos de
regresión, o sus variantes, es omnipresente. En la ciencia médica, los
modelos de regresión se utilizan para desarrollar medicamentos más
efectivos, mejorar los métodos de operación y optimizar los recursos
para hospitales pequeños y grandes. En el mundo de los negocios, los
modelos de regresión están a la vanguardia del análisis del
comportamiento del consumidor, la productividad de las empresas y
la competitividad de las entidades del sector público y privado.
Me gustaría presentar modelos de regresión narrando una historia
sobre mi tesis de maestría. Creo que esta historia puede ayudar a
explicar la utilidad de los modelos de regresión.
Editor: IBM Press; 1 edición (13 dic 2015) Impreso.
Autor: Murtaza Haider
Lectura prescrita: Capítulo 7 pág. 235-236
Capítulo 7. Por qué los padres altos ni siquiera
tienen hijos más altos
Es posible que haya notado que los padres más altos a menudo
tienen hijos altos que no son necesariamente más altos que sus
padres y eso es algo bueno. Esto no quiere decir que los niños
nacidos de padres altos no sean necesariamente más altos que el
resto. Ese puede ser el caso, pero no son necesariamente más altos
que sus propios padres "altos". Por qué creo que esto es algo bueno
requiere una simple simulación mental. Imagínese si cada generación
sucesiva nacida de padres altos fuera más alta que sus padres, en
cuestión de un par de milenios, los seres humanos se volverían
incómodamente altos por su propio bien, lo que requeriría muebles,
automóviles y aviones aún más grandes.
Sir Frances Galton en 1886 estudió la misma pregunta y llegó a una
técnica estadística que hoy conocemos como modelos de
regresión. Este capítulo explora el funcionamiento de los modelos de
regresión, que se han convertido en el caballo de batalla del análisis
estadístico. En casi todas las búsquedas empíricas de investigación,
ya sea en el campo académico o profesional, el uso de modelos de
regresión, o sus variantes, es omnipresente. En la ciencia médica, los
modelos de regresión se utilizan para desarrollar medicamentos más
efectivos, mejorar los métodos de operación y optimizar los recursos
para hospitales pequeños y grandes. En el mundo de los negocios, los
modelos de regresión están a la vanguardia del análisis del
comportamiento del consumidor, la productividad de las empresas y
la competitividad de las entidades del sector público y privado.
Me gustaría presentar modelos de regresión narrando una historia
sobre mi tesis de maestría. Creo que esta historia puede ayudar a
explicar la utilidad de los modelos de regresión.
