Regresión
Encuentra líneas de mejor ajuste y haz predicciones
Comienza con lo básico y avanza a través de 8 lecciones. Cada lección se basa en la anterior.
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En este tema (8 lecciones)
Introducción a la regresión
Aprende a encontrar la recta que mejor se ajusta a un conjunto de puntos y a hacer predicciones usando regresión lineal.
Regresión lineal
Aprende a encontrar la recta de mejor ajuste para datos y a usarla para hacer predicciones.
Diagramas de dispersión
Aprende a construir un diagrama de dispersión a partir de una tabla y a describir el patrón: forma, dirección, fuerza, grupos, huecos y valores atípicos.
Recta de mejor ajuste
Aprende a trazar a ojo una recta de mejor ajuste en un diagrama de dispersión, a hallar su ecuación a partir de dos puntos y a interpretar su pendiente y su ordenada en el origen.
Hacer predicciones a partir de datos
Usa una recta de regresión para predecir valores, calcular hacia atrás hasta un objetivo y juzgar cuándo puedes fiarte de una predicción.
Residuos
Aprende qué es un residuo, cómo calcular residuos en una tabla y cómo un gráfico de residuos muestra si una recta se ajusta a los datos.
Coeficiente de determinación (R²)
Aprende qué te dice R² sobre una recta de regresión, cómo calcularlo a partir de r o de sumas de cuadrados y por qué un R² alto no demuestra causalidad.
Problemas de regresión
Resuelve problemas completos de regresión: interpretar la pendiente y la ordenada en el origen, predecir, detectar extrapolaciones, calcular residuos y explicar r y R².
El análisis de regresión encuentra relaciones entre variables. La regresión lineal ajusta una línea a los puntos de datos, permitiendo predicciones.
Lo que aprenderás
- Calcular la línea de mejor ajuste
- Interpretar pendiente e intersección y
- Hacer predicciones usando regresión
- Evaluar ajuste del modelo con r²
- Entender los residuos
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la línea de mejor ajuste?
La línea que minimiza la suma de distancias al cuadrado de cada punto a la línea.
¿Qué nos dice r²?
R² (0 a 1) muestra qué fracción de variación en y es explicada por x.
¿Qué son los residuos?
La diferencia entre valores y reales y predichos.