En el análisis de regresión, la regresión lineal es una técnica estadística fundamental que se utiliza para estudiar la relación entre una variable predictora (independiente) y una variable de respuesta (dependiente). En este tipo de análisis, se busca modelar la relación entre las variables de manera lineal, es decir, utilizando una recta para representar la relación entre ellas.

Category : Regression Analysis | Sub Category : Linear Regression Posted on 2023-07-07 21:24:53

En el análisis de regresión, la regresión lineal es una técnica estadística fundamental que se utiliza para estudiar la relación entre una variable predictora (independiente) y una variable de respuesta (dependiente). En este tipo de análisis, se busca modelar la relación entre las variables de manera lineal, es decir, utilizando una recta para representar la relación entre ellas.

La regresión lineal se basa en el principio de encontrar la línea recta que mejor se ajuste a los datos observados, de manera que minimice la distancia entre los puntos reales y los valores predichos por el modelo. Esta línea de regresión se determina a través de un proceso matemático en el que se calculan los coeficientes de la ecuación de la recta, que representan la pendiente y la intersección de la misma.

Una vez que se ha obtenido el modelo de regresión lineal, es posible utilizarlo para hacer predicciones sobre los valores de la variable dependiente en función de los valores de la variable independiente. Además, el análisis de regresión lineal permite evaluar la fuerza y la dirección de la relación entre las variables, así como determinar si esta relación es significativa desde el punto de vista estadístico.

En resumen, la regresión lineal es una herramienta poderosa que se utiliza en el campo de la estadística para explorar y modelar la relación entre variables. A través de esta técnica, es posible entender y predecir el comportamiento de un fenómeno estudiado, lo que la convierte en una herramienta fundamental en la toma de decisiones basadas en datos.