¿Asume que ha aprendido todas las técnicas posibles de regresión múltiple?
Por el momento, existen aproximadamente [14–100] técnicas de regresión múltiple que se pueden aplicar para la ciencia de datos.
- Mínimo cuadrado ordinario
- Regresión logística
- Regresión probit
- Regresión instrumental variable
- Regresión cuantil
- Panel lineal de regresión de datos
- Técnica agrupada
- Técnica de población promedio
- Dentro del estimador
- Entre estimador
- Efectos aleatorios
- Efectos fijos
- Panel IV
- Hausman-Taylor
- Estimador de Arellano-Bond
- Regresión lineal mixta
- Panel agrupado y panel no agrupado
- Contar regresión de datos
- Regresión Tobit
- Regresión dinámica
La pregunta debería ser ¿Me especializo en técnicas de regresión múltiple o debería ser un experto en todos los oficios en ciencia de datos?
- ¿Cuáles son los algoritmos de agrupamiento o clasificación para datos de series temporales? ¿Es posible usar estos algoritmos para detectar valores atípicos en datos de series temporales?
- Cómo seguir creciendo como analista de datos
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Si desea ser el principal de todos los oficios, puede aprender lo siguiente además de la regresión múltiple: bosque aleatorio, árbol de decisión, teoría de grafos.
