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3 de nov. de 2020 · La regresión lineal simple es una predicción cuando una variable ( y ) depende de una segunda variable ( x ) basada en la ecuación de regresión de un conjunto de datos dado. Veremos cómo Hannah usa la regresión lineal simple para ayudar a interpretar sus datos.
26 de mar. de 2023 · La regresión lineal es una técnica fundamental en el análisis de datos, que permite modelar y entender la relación entre dos variables. En esta guía completa de regresión lineal, definimos, explicamos las fórmulas y proporcionamos ejemplos prácticos de cómo utilizarla.
Aquí encontrarás qué es la regresión lineal simple, cómo se hace (fórmulas), ejercicios resueltos y una calculadora de la regresión lineal simple.
Las fórmulas para calcular los coeficientes de la regresión lineal simple son las siguientes: Donde: es la constante de la recta de regresión. es la pendiente de la recta de regresión. es el valor de la variable independiente X del dato i. es el valor de la variable dependiente Y del dato i.
Como ejemplo de regresión lineal, se establece un modelo que predice el peso corporal de una persona. Por tanto, la variable dependiente es el peso corporal, mientras que la altura, la edad y el sexo se eligen como variables independientes.
Ejemplos. Estudiar c ́omo influye la estatura del padre sobre la estatura del hijo. Estimar el precio de una vivienda en funci ́on de su superficie. Predecir la tasa de paro para cada edad. Aproximar la calificaci ́on obtenida en una materia seg ́un el n ́umero de horas de estudio semanal.
Regresión lineal simple (o univariante): en este tipo de regresión utilizamos sólo una variable más el intercepto para predecir algo. Por ejemplo, predecir el peso de una persona a partir de su altura: Peso = \beta{_0} + \beta_1 * Altura; Regresión lineal múltiple: utiliza más de una variable para hacer el ajuste de la recta. Por ejemplo ...
