Calculadora de Regresión Lineal
Calculadora de Regresión Lineal
Introduce dos listas pareadas de números (emparejando cada valor x con su valor y correspondiente, en orden). Esto calcula la línea de regresión lineal simple que mejor se ajusta a tus datos — la pendiente, la intersección, el coeficiente de determinación (R²) y la ecuación completa.
- Fórmula: la pendiente b minimiza la suma de las distancias verticales al cuadrado entre cada punto de datos y la línea ("mínimos cuadrados").
- La pendiente indica la tasa de cambio: por cada aumento de una unidad en x, y cambia por el valor de la pendiente.
- R² mide la calidad del ajuste: R² cercano a 1 significa que la línea explica la mayor parte de la variación en y; R² cercano a 0 significa que x apenas predice y.
¿Puedo usar esta ecuación para predecir y para un nuevo valor de x?
Sí, dentro del rango de valores x que proporcionaste — introduce tu nuevo x en y = a + bx, pero ten cuidado al extrapolar muy fuera de tu rango de datos original.
¿Por qué la intersección a veces no tiene sentido práctico?
La intersección es la y predicha cuando x = 0, lo cual a veces está fuera del rango realista de tus datos.
Calculadora de Regresión Lineal
Introduce dos listas pareadas de números (emparejando cada valor x con su valor y correspondiente, en orden). Esto calcula la línea de regresión lineal simple que mejor se ajusta a tus datos — la pendiente, la intersección, el coeficiente de determinación (R²) y la ecuación completa.
- Fórmula: la pendiente b minimiza la suma de las distancias verticales al cuadrado entre cada punto de datos y la línea ("mínimos cuadrados").
- La pendiente indica la tasa de cambio: por cada aumento de una unidad en x, y cambia por el valor de la pendiente.
- R² mide la calidad del ajuste: R² cercano a 1 significa que la línea explica la mayor parte de la variación en y; R² cercano a 0 significa que x apenas predice y.
¿Puedo usar esta ecuación para predecir y para un nuevo valor de x?
Sí, dentro del rango de valores x que proporcionaste — introduce tu nuevo x en y = a + bx, pero ten cuidado al extrapolar muy fuera de tu rango de datos original.
¿Por qué la intersección a veces no tiene sentido práctico?
La intersección es la y predicha cuando x = 0, lo cual a veces está fuera del rango realista de tus datos.