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Amat Rodrigo, Santiago, (2023). Regresión Lineal
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Box, G. E. P. and Cox, D. R. (1964) “An Analysis of Transformations,” Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 26(2), pp. 211–243. doi211-243: 10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x.
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Diagnosis Regresión
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Hastie, T.J., Tibshirani, R.J. and Friedman, J.H. (2017) The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. New York: Springer.
Disponible versión electrónica 2009
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Hernández, F., Mazo, Mazo. (2024), Modelos de Regresión con R
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James, G. (2015) An introduction to statistical learning : with applications in R. Corrected at 6th printing 2015. New York: Springer.
Disponible versión electrónica 2021
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Kuhn, M. (2016) Applied Predictive Modeling. 5th corrected printing 2016. New York: Springer.
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Kuhn, M. and Silge, J. (2023) Tidy modeling with R
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McCullagh, P. and Nelder, J. A. (2018) Generalized linear models. 2nd edn. Boca Raton: Routledge (Chapman and Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability, v. 37). Available at: https://public.ebookcentral.proquest.com/choice/publicfullrecord
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Morales, J., Martínez. M. (2021). Modelos Estadísticos
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Seber, G. A. F. and Lee, A. J. (2003) Linear regression analysis. 2nd edn. New Jersey: Wiley Interscience (Wiley series in probability and mathematical statistics).
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Wickham, H., Grolemund, G. (2017) R for data science. 1St. ed., 2nd. reprinted edn. New York: O'Reilly
Disponible versión electrónica: https://r4ds.hadley.nz/
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