Resultado de búsqueda
El análisis de regresión es quizá la técnica estadística más utilizada para investigar o estimar la relación entre las variables dependientes y un conjunto de variables explicativas independientes.
En estadística, el análisis de la regresión es un proceso estadístico para entender cómo una variable depende de otra variable. Por ejemplo, si se requiere entender cómo la edad de una persona afecta a su salario, se puede usar la regresión para encontrar una relación entre las dos variables.
Aquí encontrarás qué es la regresión lineal, los tipos de regresión lineal (regresión lineal simple y múltiple) y las fórmulas de la regresión lineal.
La regresión lineal estima los coeficientes de la ecuación lineal, involucrando una o más variables independientes que predicen mejor el valor de la variable dependiente. La regresión lineal se ajusta a una línea recta o superficie que minimiza las discrepancias entre los valores de salida previstos y reales.
1 de may. de 2023 · El análisis de regresión modela las relaciones entre variables dependientes e independientes para la predicción y la toma de decisiones. Lineal, logística y polinómica son tipos clave de regresión, cada uno de ellos adecuado para diferentes datos y objetivos.
El análisis de regresión tiene dos usos básicamente: el análisis de regresión sirve para explicar la relación entre las variables explicativas y la variable respuesta y, asimismo, el análisis de regresión se utiliza para predecir el valor de la variable dependiente para una nueva observación.
Descubrirá que la regresión lineal se utiliza en todos los campos, desde las ciencias biológicas, conductuales, ambientales y sociales hasta en el mundo empresarial. Los modelos de regresión lineal se han convertido en un método probado de predecir el futuro de forma científica y fiable.
