Calculadora de Regresión Lineal Realiza regresión lineal para encontrar la ecuación de la recta de mejor ajuste con capacidad de predicción.
Calculadora de Regresión Lineal
Realiza regresión lineal para encontrar la ecuación de la recta de mejor ajuste con capacidad de predicción.
Introduzca los datos X e Y
Ingrese sus puntos de datos como valores separados por comas o espacios.
Opcional: Predicción
Ingrese un valor X para predecir el correspondiente valor Y.
Ver resultados
Vea la ecuación de regresión, pendiente, intersección, R² y predicciones.
What Is Calculadora de Regresión Lineal?
La Calculadora de Regresión Lineal encuentra la recta que mejor se ajusta a un conjunto de puntos de datos utilizando el método de los mínimos cuadrados. Calcula la ecuación de regresión (y = b₁x + b₀), donde b₁ es la pendiente y b₀ es la intersección con el eje y. La calculadora también proporciona el coeficiente de correlación (r), el valor de R al cuadrado, el error estándar y, opcionalmente, predice los valores de Y para nuevas entradas de X. La regresión lineal es una de las herramientas más fundamentales en estadística y ciencia de datos, utilizada para modelar relaciones entre variables y hacer predicciones.
Why Use Calculadora de Regresión Lineal?
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Calcula la ecuación de regresión completa con pendiente e intersección
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Muestra el coeficiente de determinación (R²), correlación y error estándar
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Predicción integrada para nuevos valores X
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Muestra la fórmula de mínimos cuadrados para referencia educativa
Common Use Cases
Análisis de tendencias
Identifique tendencias en series temporales (ventas, temperatura, etc.).
Previsión
Prediga valores futuros basados en las tendencias de los datos históricos.
Investigación científica
Modele relaciones lineales entre variables experimentales.
Planificación empresarial
Proyecte ingresos, costos o crecimiento basado en datos históricos.
Technical Guide
La regresión por mínimos cuadrados calcula: b₁ (pendiente) = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / Σ(xᵢ−x̄)², y b₀ (intersección) = ȳ − b₁x̄. El error estándar de la estimación: SE = √(Σ(yᵢ−ŷᵢ)² / (n−2)), donde ŷᵢ = b₁xᵢ + b₀ son los valores predichos. R² = r² mide la bondad del ajuste. Predicciones: para un nuevo x, ŷ = b₁x + b₀. Suposiciones de la regresión lineal: linearidad, independencia, normalidad de los residuos y homocedasticidad (varianza constante). El modelo minimiza la suma de las distancias verticales al cuadrado desde cada punto a la recta.
Tips & Best Practices
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1Siempre visualice sus datos antes de ajustar una recta - la relación debe ser aproximadamente lineal
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2Un R² cercano a 1 indica un buen ajuste; cerca de 0 indica que el modelo lineal explica poca varianza
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3Tenga cuidado al extrapolar más allá del rango de sus datos
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4Verifique los valores atípicos - un solo punto extremo puede influir mucho en la recta de regresión
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🔢 Math & CalculatorsFrequently Asked Questions
Q ¿Qué significa la pendiente?
Q ¿Qué es la intersección con el eje y?
Q ¿Cuán fiables son las predicciones?
Q ¿Qué es el error estándar?
Q ¿Cuántos puntos de datos necesito?
About This Tool
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