Contenido

Objetivo

Identificar los conceptos principales de los modelos de regresión, la aplicación de cada uno de ellos y su uso dentro de las finanzas.

Descripción

En esta experiencia educativa, los aprendedores podrán identificar la forma más simple de regresión para la creación de modelos lineales, es decir, la relación automática de dos variables, con el fin de crear una predicción de datos utilizados en la solución de cuestionamientos financieros.

Explicación

Haz clic para revisar la explicación.

Modelos de predicción con regresión

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa los siguientes videos:

Para conocer más sobre modelos de predicción con regresión, revisa el siguiente video:

Revisa las siguientes lecturas:

Para conocer más sobre modelos de predicción con regresión, te recomendamos leer:

Actividad

Objetivo

Utilizar los modelos de predicción lineal como una herramienta para la construcción de modelos de predicción.

Instrucciones

Un modelo de regresión lineal para el análisis de datos es una herramienta muy utilizada en la toma de decisiones.

Como analista financiero buscas crear este tipo de herramientas a fin de facilitar la toma de decisiones. Para iniciar la creación de tu modelo, requieres información precisa. Por ello indaga, de acuerdo con los expertos:

  1. ¿Cuáles serían los mejores modelos de regresión lineal para tomar una buena decisión financiera? Menciona al menos tres.
  2. ¿Cuál sería un número óptimo de variables a fin de generar el cruce de información correspondiente?
  3. ¿Qué herramientas de machine learning pueden apoyar en su construcción?
  4. ¿De qué forma se puede evaluar la efectividad del modelo?
Checklist
  • Se identifican al menos tres modelos óptimos de regresión lineal para tomar una buena decisión financiera.
  • Se detalla el número óptimo de combinaciones para las variables a utilizar.
  • Se mencionan las herramientas de machine learning que apoyan la construcción de los modelos.
  • Se establece la forma de evaluar la efectividad de un modelo.