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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.
El modelo de regresión lineal simple se caracteriza por predecir la variable dependiente a través de la siguiente ecuación: E(Y/x) = 0 + β 1 x. Donde la ordenada al origen β 0 y la pendiente β 1 son coeficientes desconocidos de la regresión. Algunos consejos que puedes tomar en cuenta al utilizar el modelo de regresión lineal simple son:
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).
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 la relación no trivial más simple. ¡El mayor error que se puede cometer es realizar un análisis de regresión que viola uno de sus supuestos! Por lo tanto, es importante considerar estos supuestos antes de aplicar el análisis de regresión al conjunto de datos.
La regresión lineal tiene dos usos básicamente: la regresión lineal sirve para explicar la relación entre las variables explicativas y la variable respuesta y, asimismo, la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de la variable dependiente para una nueva observación.
