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Aquí encontrarás qué es la regresión lineal, los tipos de regresión lineal (regresión lineal simple y múltiple) y las fórmulas de la regresión lineal.
En estadística, la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente, variables independientes con + y un término aleatorio.
La regresión lineal es una técnica estadística utilizada para comprender la relación entre una variable independiente (o predictora) y una variable dependiente (o respuesta). En términos más simples, busca modelar cómo cambia una variable (la dependiente) en función de otra variable (la independiente).
¿Qué es la Regresión Lineal? La definición más básica de este algoritmo es intentar representar los puntos mediante una recta lineal (de ahí el nombre). Este algoritmo forma parte de los modelos supervisados, puesto que necesitamos datos etiquetados (la variable Y tiene que tener valores numéricos) para que el modelo aprenda a predecir.
La regresión lineal se ajusta a una línea recta o superficie que minimiza las discrepancias entre los valores de salida previstos y reales. Existen calculadoras de regresión lineal simples que utilizan un método de "mínimos cuadrados" para descubrir la línea de mejor ajuste para un conjunto de datos pareados.
La regresión lineal es una técnica estadística ampliamente utilizada que permite modelar y analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
La regresión lineal simple es un modelo estadístico usado para relacionar una variable independiente X con una variable dependiente Y. Es decir, en una regresión lineal simple solo hay dos variables (la variable explicativa X y la variable respuesta Y) y se intenta aproximar la relación que hay entre ambas variables.
