Wage Modelling & Regression Analysis

Resumen del proyecto

Un estudio académico de regresión que combina derivación analítica, descenso del gradiente y comprobaciones de reproducibilidad.

Un estudio transparente de regresión con datos salariales y un pequeño ejemplo derivado de horas extras. Relaciona derivación analítica, descenso de gradiente desde cero, escalado de características y comprobaciones estadísticas. Las mejoras presentadas se refieren a convergencia computacional, no a generalización predictiva; el ejemplo de dos características contiene solo diez filas derivadas.

Dentro de esta creación

• Implementé en Python modelos de regresión por el origen, con intercepto y pendiente, y de dos características.
• La descripción del proyecto en LinkedIn indica que se compararon diez tasas de aprendizaje compartidas mediante 20 ajustes deterministas.
• La descripción del proyecto en LinkedIn indica reducciones de convergencia de 173 a dos iteraciones y de 401 a 59, dentro de las tolerancias de error declaradas.
• Contrasté los objetivos ajustados con referencias de mínimos cuadrados en forma cerrada y con Minitab.
• Añadí pruebas de reproducibilidad y salvaguardas con derivaciones y fuentes de información documentadas.

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