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21 de may. de 2020 · Como hemos dicho, es muy fácil construir una regresión en R gracias a la función lm. Y hoy en concreto vamos a ver como se utiliza esta función lm() para construir una regresión lineal simple (pero también es posible construir una regresión lineal múltiple). # Regresión Lineal en R regresion = lm(edad~altura, data=datos) regresion
La regresión lineal simple es una técnica que podemos utilizar para comprender la relación entre una única variable explicativa y una única variable de respuesta . En pocas palabras, esta técnica encuentra la línea que mejor se «ajusta» a los datos y adopta la siguiente forma: ŷ = segundo 0 + segundo 1 x. dónde:
Una regresión lineal es un modelo estadístico que analiza la relación entre una variable de respuesta (a menudo llamada y) y una o más variables y sus interacciones (a menudo llamadas x o variables explicativas).
1 Regresión lineal simple. En este capítulo se presenta una descripción breve del modelo de regresión lineal simple y la forma de estimar los parámetros del modelo con R.
Existen muchos modelos que podemos programar en R, pero entre ellos el más básico, y uno de los más importantes, es la regresión lineal. Seguro que has oído hablar de ella, pero… ¿conoces exactamente cómo funciona y las presunciones que realiza?
Un modelo de regresión lineal debe cumplir con ciertos supuestos, los cuales son los siguientes: La relación de \(X\) y \(Y\) es lineal. Los valores de \(X\) son fijos. El termino de error tiene un valor esperado de 0, o sea: \(E(\varepsilon)=0\).
En R, estimamos modelos de regresión lineal usando la función lm(). Esta función toma como principal argumento una fórmula de la forma y ~ x + z, donde y es la variable dependiente y x y z son variables independientes.
