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La regresión lineal es un modelo estadístico que relaciona una o varias variables independientes con una variable dependiente. Es decir, la regresión lineal es una técnica que sirve para encontrar una ecuación que aproxime la relación entre una o varias variables explicativas y una variable respuesta.
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). La fórmula de la regresión lineal se expresa matemáticamente como: Y = β 0 + β 1 X + ε. Donde: Y es la variable dependiente que queremos predecir.
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.
3 de may. de 2023 · Qué es la regresión lineal y qué importancia tiene. Qué tipos de regresión lineal existen. Cómo se aplica un modelo de regresión lineal. Herramientas de software aplicadas en la regresión linear. Ejemplos de cómo se aplica la regresión lineal en la vida cotidiana.
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.
¿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.
