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El análisis de regresión lineal se utiliza para crear un modelo que describa la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Dependiendo de si hay una o más variables independientes, se distingue entre análisis de regresión lineal simple y múltiple.
Se puede dar el caso de tener una relación lineal casi perfecta entre tres o más variables y que las correlaciones simples entre pares de estas mismas variables no sean mayores que 0.5. Generar un modelo de regresión lineal simple entre cada uno de los predictores frente al resto.
Si se violan uno o más de estos supuestos, los resultados de nuestra regresión lineal pueden ser poco fiables o incluso engañosos. En esta publicación, proporcionamos una explicación para cada suposición, cómo determinar si se cumple la suposición y qué hacer si se viola la suposición.
Trazaremos la línea de regresión que mejor se "ajuste" a los datos. Si cada uno de ustedes ajustara una línea "a ojo", trazarían líneas diferentes. Podemos utilizar lo que se llama una línea de regresión por mínimos cuadrados para obtener la línea de mejor ajuste. Considere el siguiente diagrama.
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).
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, los tipos de regresión lineal (regresión lineal simple y múltiple) y las fórmulas de la regresión lineal.
