¿Cómo se compara R con SQL para la regresión?

1 ¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación y un entorno para la computación estadística y los gráficos. Ofrece una amplia gama de funciones y paquetes para la manipulación, visualización, modelado y prueba de datos. R es especialmente adecuado para el análisis exploratorio de datos, ya que le permite interactuar con sus datos y probar diferentes métodos de forma rápida y sencilla.

3 ¿Cómo hacer regresión en R?

Para realizar la regresión en R, debe usar una función que ajuste un modelo a los datos y devuelva un objeto con los resultados. Por ejemplo, puede utilizar la función lm para realizar una regresión lineal o la función glm para realizar una regresión lineal generalizada. A continuación, puede utilizar otras funciones para inspeccionar, resumir o trazar el objeto de modelo. Por ejemplo, puede utilizar la función de resumen para ver los coeficientes, los errores estándar y los valores p del modelo, o la función de trazado para ver los trazados de diagnóstico.

5 Ventajas de R para la regresión

Una de las principales ventajas de R para regresión es que ofrece mucha flexibilidad y funcionalidad para el análisis de datos. Puede elegir entre una variedad de modelos de regresión, como lineales, logísticos, polinómicos o multivariantes, y personalizarlos con diferentes opciones y parámetros. También puede usar R para realizar el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la validación y la visualización, así como aplicar técnicas avanzadas como la regularización, la validación cruzada o el arranque. R también cuenta con una comunidad grande y activa de usuarios y desarrolladores que contribuyen a su documentación, soporte e innovación.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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