Análisis de Regresión Lineal: Fundamentos y Aplicaciones
Cómo predecir valores usando la relación entre variables
Autor: CyberTesis
Este artículo aborda el uso de la regresión lineal simple en el análisis estadístico, su interpretación y aplicación en entornos académicos y empresariales.
¿Qué es la regresión lineal?
Es una técnica para modelar la relación entre una variable dependiente Y y una independiente X mediante una línea recta.
Fórmula de regresión lineal simple
Y = β₀ + β₁X + ε
Estimación de parámetros
Se usa el método de mínimos cuadrados para encontrar los mejores valores de β₀ y β₁ que minimizan Σ(ε²).
Evaluación del modelo
Se evalúa con el coeficiente de determinación R² y el p-valor de la pendiente para confirmar su significancia.
Aplicación en Excel y R
Estas plataformas permiten graficar la recta de regresión y obtener los coeficientes automáticamente.
Un modelo de regresión bien ajustado mejora la toma de decisiones basadas en datos.
Referencias
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Introduction to Linear Regression Analysis(2012) Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G.
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Applied Linear Regression Models(2004) Kutner, M., Nachtsheim, C., & Neter, J.