Modelos de Regresión: Una aproximación práctica con R
2024-08-11
Bienvenido
Este libro está destinado para estudiantes de ingeniería, psicología, economía, estadística, matemáticas y áreas afines interesados en el análisis de datos, especialmente en la formulación, ajuste, validación e implementación de modelos de regresión avanzados, pronósticos en series de tiempo y métodos no paramétricos utilizando R.
En este texto se recopilan los elementos básicos del curso de Análisis de Datos en Ingeniería II del Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad del Norte, y está pensado como una guía para dicho curso.
Por supuesto, los errores presentes a lo largo de todo el documento son sólo mi responsabilidad.
Estructura del libro
En el Capítulo 1 se presentan algunos conceptos básicos de Análisis de Datos, además de qué es R, cómo instalarlo, dónde y cómo buscar ayuda y la estructura básica del programa.
En el capítulo 2 se discute el Modelo de Regresión Lineal Simple y en el capítulo 3 el Modelo de Regresión Lineal Múltiple. En el capítulo 4 se extienden estos modelos para el caso donde la variable respuesta puede tomar valores discretos, y se discuten los modelos de Regresión Logística y Regresión Poisson.
Posteriormente, en el capítulo 5, se realiza una corta Introducción a Series de Tiempo. Como parte de ello, se discuten algunos conceptos generales y se presentan tres estrategias diferentes para realizar pronósticos.
Finalmente, en el capítulo 6, se introducen conceptos básicos de Estadística No Paramétrica entre los que se incluyen las pruebas de signo, rangos con signos, Mann-Whitney-Wilcoxon y Kruskal-Wallis, además de algunas estrategias para el análisis de tablas de contingencia.
Para afianzar el proceso de aprendizaje, en cada capítulo se presentan una serie de ejercicios donde el estudiante puede poner en práctica los conceptos teóricos a través de la solución de problemas que comúnmente se presentan en ingeniería.
Software y convenciones
Este libro está construido utilizando los paquetes knitr (Xie 2015) y bookdown (Xie 2019) de R.
En todo el libro se presentarán códigos que el lector puede seleccionar y posteriormente ejecutar en su consola de R para obtener los mismos resultados del libro. El código se destaca en una recuadro de color similar al que se muestra a continuación:
Los resultados obtenidos de cualquier código R se destacan con los símbolos ## al inicio de cada renglón. Por ejemplo, el resultado de
será mostrado como
## [1] 10Bloques informativos
En varias partes del libro se usarán bloques informativos para resaltar algún aspecto importante:
Dedicatoria
Dedicado a Yolima, por su amor incondicional, su infinita comprensión y paciencia; a Gabriela, mi monstruo peludo, por darme fuerzas cuando no había razones para continuar; a Lilyam y Abraham por su apoyo; a Norma Botero por mostrarme el camino; a mis maestros y amigos, Mauricio Arcos-Burgos y Juan Carlos Correa por sus enseñanzas y acompañamiento.
Sobre el autor
Jorge I. Vélez es Profesor Asistente del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad del Norte en Barranquilla, Colombia en las áreas de Analítica de Datos y Diseño de Experimentos para los programas de Pregrado, Maestría y Doctorado en Ingeniería Industrial. Experto en Analítica de Datos, Bioinformática, Genómica Predictiva, Genética de Poblaciones, Epidemiología Genética y Estadística Computacional y Genética, el Profesor Vélez es instructor en las áreas de Genética de Poblaciones, Diseño de Experimentos, Bioinformática, y Bioestadística en los programas de Maestría y Doctorado en Ciencias Biomédicas del Departamento de Medicina de la Universidad del Norte. Sus intereses de investigación incluyen Analítica de Datos, Bioinformática y Genómica Predictiva aplicadas a enfermedad de Alzheimer, Trastorno de Déficit de Atención con Hiperactividad y Enfermedades Autoinmunes.