Si alguna vez has oído hablar de análisis de datos o ciencias de la vida, seguro que te has topado con la palabra ‘Regresión Lineal’. Te puede sonar a un tema muy complejo pero, en realidad, no lo es.
A lo largo de este artículo, voy a tratar de explicarte qué es exactamente la regresión lineal, sus fundamentos y algunas de sus aplicaciones estadísticas de manera sencilla y amena. Así que, te prometo que, si me sigues hasta el final, este concepto será pan comido para ti.
¿Qué es la Regresión Lineal?
La Regresión Lineal es un modelo matemático que se utiliza para encontrar la relación entre dos variables. En términos más sencillos, nos ayuda a entender cómo cambia una cosa (la variable dependiente) cuando cambiamos otra cosa (la variable independiente).
Siempre hay una variable que llamamos dependiente ‘y’, que es la que estamos tratando de explicar o pronosticar. La otra variable, que llamamos independiente ‘x’, es la que pensamos que tiene algún tipo de efecto sobre la primera.
Ahondando en los fundamentos
La regresión lineal utiliza la relación entre los puntos de los datos para dibujar una línea recta a través de todos ellos. Esta línea se puede usar para predecir futuros valores. Parece simple, ¿verdad? Bueno, eso es porque en realidad lo es.
¿Qué forma tiene esta línea? Bueno, corresponde a la ecuación matemática «y = mx + b» de la escuela secundaria. En este caso, ‘m’ es la pendiente de la línea y ‘b’ es donde la línea corta el eje Y.
¿Cómo calculamos la regresión lineal?
La fórmula de la regresión lineal suena complicada, pero en realidad no es tan mala:
- m = (NΣXY – (ΣX)(ΣY)) / (NΣX2 – (ΣX)2)
- b = (ΣY – m(ΣX)) / N
En estas fórmulas, ‘N’ representa el número de puntos de datos que tenemos. ΣX es la suma de todos los valores de ‘x’, ΣY es la suma de todos los valores de ‘y’, ΣXY es la suma de los productos de cada par ‘x’ e ‘y’. Y, por último, ΣX2 es la suma de los cuadrados de cada ‘x’.
¿Por qué es importante la Regresión Lineal?
La regresión lineal es importante porque es una de las técnicas más utilizadas en estadística para prever el futuro. Nos permite ver si hay una correlación entre dos variables, y cuán fuerte es esa correlación.
También es útil porque es fácil de entender y explicar. En muchas situaciones, esto es muy valioso. A veces, no necesitamos una predicción perfecta, sino una explicación tangible que nos permita tomar decisiones informadas.
Aplicaciones estadísticas de la Regresión Lineal
La regresión lineal puede usarse en una amplia gama de aplicaciones. Aqui te mencionaré algunas de ellas:
- Ciencias de la vida: se utiliza para analizar experimentos científicos y para predecir el resultado basado en ciertas variables. Por ejemplo, pueden predecir cómo la cantidad de luz solar afecta la tasa de crecimiento de una planta.
- Finanzas: se utiliza para modelar tendencias del mercado y hacer predicciones financieras. Podrían predecir, por ejemplo, cómo una modificación en las tasas de interés afecta los precios de las acciones.
- Marketing: se utiliza para predecir el comportamiento del consumidor y ajustar las estrategias de marketing. Podrían aprender, por ejemplo, cómo afecta el precio a la cantidad de un producto que se vende.
En conclusión…
La regresión lineal es una herramienta muy potente en estadística y ciencias de la vida que nos ayuda a entender cómo una variable afecta a otra. Aunque los cálculos detrás de la regresión lineal pueden parecer intimidantes, una vez que entiendes el concepto básico, no es tan difícil de entender.
Espero que este artículo te haya ayudado a entender un poco más sobre este fascinante tema. Ahora, cuando oigas hablar sobre regresión lineal, podrás decir con confianza que entiendes de qué se trata.
¡Hasta la próxima y sigue curioseando!