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Regresión lineal: Breve resumen

12/7/2023

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La regresión lineal puede parecer un término complicado, pero en el fondo es una herramienta práctica que nos ayuda a comprender y predecir las relaciones entre dos variables.

¿Qué pasa con la regresión lineal?

En esencia, la regresión lineal consiste en encontrar la línea que mejor se ajusta a un conjunto de puntos de un gráfico. Esta línea nos ayuda a hacer predicciones. Imagina que trazamos puntos en un gráfico: estamos averiguando la tendencia.

La ecuación mágica:

Toda recta está representada por una función lineal: Y = mX b. Donde:

  • Y: Lo que intentamos predecir (como tu peso).

  • X: Lo que estamos usando para hacer la predicción (como tu altura).

  • m: La pendiente de la recta.

  • b: Punto inicial de la línea.

¿Cómo funciona?

Piénsalo así: Si conoces la altura de un grupo de personas y sus pesos correspondientes, la regresión lineal traza una línea a través de esos puntos. Esta línea nos ayuda a adivinar el peso de alguien nuevo con sólo conocer su altura.

Ejemplos de la vida real:

  • Ventas de helados y temperatura: Día caluroso (X), más helados vendidos (Y)

  • Horas de estudio y notas de examen: Más horas de estudio (X), mejores notas en los exámenes (Y).

El proceso:

  • Recopila datos: Obtén información sobre las cosas que estás estudiando, como la altura y el peso.

  • Dibuja la recta: La recta une los puntos de tu gráfica. Puede ser un proceso iterativo o utilizar soluciones exactas.

  • Haz predicciones: Utiliza la línea para predecir una cosa en función de otra.

¿Qué importancia tiene?

Predicciones. Nos ayuda a adivinar resultados basándonos en patrones existentes.

Es la base para una magia de datos más avanzada.

Precaución:

Funciona mejor cuando la relación es más o menos directa. Si está por todas partes, las cosas pueden complicarse.


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