Comprendiendo la regresión lineal simple
Fórmula: La-estadística-es-un-campo-fascinante-donde-los-números-cuentan-una-historia,-y-la-Regresión-Lineal-Simple-(RLS)-es-una-de-esas-narradoras.-Esta-técnica-estadística-esencial-nos-ayuda-a-entender-la-relación-entre-dos-variables-continuas.-Imagina-que-eres-un-agricultor-preguntándote-cómo-el-número-de-horas-de-sol-afecta-el-crecimiento-de-tus-plantas.-La-RLS-puede-ayudarte-a-predecir-el-crecimiento-de-las-plantas-basándote-en-la-exposición-al-sol. La-fórmula-de-la-regresión-lineal-simple-es: Para-realizar-la-RLS,-necesitas-seguir-estos-pasos: Recoge-datos-sobre-la-variable-independiente-(x)-y-la-variable-dependiente-(y).-Por-ejemplo:- Usa-la-fórmula: Usa-la-fórmula: Inserta-los-valores-de- Una-vez-que-tengas-tu-ecuación,-puedes-usarla-para-predecir- Digamos-que-tenemos-los-siguientes-datos: Para-encontrar- La-RLS-no-es-solo-una-herramienta-para-la-predicción,-sino-también-para-comprender-las-relaciones.-Por-ejemplo,-las-empresas-pueden-predecir-las-ventas-basándose-en-el-gasto-en-publicidad,-o-los-profesionales-de-la-salud-pueden-estudiar-el-impacto-del-ejercicio-en-la-pérdida-de-peso.-Sin-embargo,-es-crucial-recordar-que-la-correlación-no-implica-causalidad.-Siempre-considera-otras-variables-que-puedan-estar-influyendo-en-la-relación. Garbage-in,-garbage-out.-La-calidad-de-tus-datos-de-entrada-(x-e-y)-afecta-en-gran-medida-la-precisión-de-tu-modelo-de-RLS.-Asegúrate-de-que-tus-datos-sean-precisos-y-recolectados-de-fuentes-confiables.-Considera-los-valores-atípicos-y-anomalías-que-puedan-sesgar-los-resultados. La-regresión-lineal-simple-es-una-herramienta-estadística-fundamental-que-ayuda-a-descubrir-y-predecir-relaciones-entre-dos-variables-continuas.-Desde-los-negocios-hasta-la-atención-médica,-encuentra-aplicaciones-en-diversos-campos,-lo-que-la-convierte-en-una-parte-invaluable-del-conjunto-de herramientas del analista de datos. Ya sea que estés tomando decisiones comerciales o comprendiendo fenómenos científicos, la RLS puede proporcionar información que es tanto profunda como práctica.y-=-b0-+-b1-*-xUnderstanding-Simple-Linear-Regression
Los-Fundamentos-de-la-Fórmula-de-la-RLS
y-=-b0-+-b1-*-x.-Aquí:y-es-la-variable-dependiente-o-el-resultado-que-queremos-predecir-(por-ejemplo,-crecimiento-de-la-planta-en-centímetros).b0-es-la-intersección-con-el-eje-y,-que-indica-dónde-cruza-la-línea-el-eje-y-(por-ejemplo,-altura-inicial-de-la-planta).b1-es-la-pendiente-de-la-línea-de-regresión,-que-representa-la-tasa-de-cambio-en-y-por-un-cambio-de-una-unidad-en-xx-es-la-variable-independiente-o-el-predictor-(por-ejemplo,-horas-de-sol).Pasos-para-Realizar-una-Regresión-Lineal-Simple
1.-Recolectar-Datos:
5-horas-de-sol,-8-cm-de-crecimiento-de-la-planta.2.-Calcular-la-Pendiente-(b1):
b1-=-Σ((xi---x̄)-*-(yi---ȳ))-/-Σ((xi---x̄)^2),-donde-xi-y-yi-son-puntos-de-datos-individuales,-y-x̄-y-ȳ-son-las-medias-de-x-y-y-respectivamente.3.-Calcular-la-Intersección-(b0):
b0-=-ȳ---b1-*-x̄.4.-Desarrollar-la-Línea-de-Regresión:
b0-y-b1-en-la-fórmula-de-la-RLS.5.-Hacer-Predicciones:
y-a-partir-de-nuevos-valores-de-x.Ejemplo:-Prediciendo-el-Crecimiento-de-las-Plantas
b1,-introducimos-los-datos-en-nuestra-fórmula.-Supongamos-que-calculamos-b1-como-1.43-y-b0-como-2.0.-Por-lo-tanto,-nuestra-línea-de-regresión-se-convierte-en:y-=-2.0-+-1.43-*-x.-Si-queremos-predecir-el-crecimiento-de-la-planta-para-8-horas-de-sol,-al-sustituir-en-la-fórmula-obtendremos:y-=-2.0-+-1.43-*-8-=-13.44-cm.El-Poder-de-la-Regresión-Lineal-Simple
Calidad-de-los-Datos-y-Consideraciones
Conclusión
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