Regresión lineal

La regresión lineal es un tipo de análisis estadístico utilizado para identificar relaciones lineales entre una variable dependiente (el resultado) y una o más variables independientes (factores que podrían influir en el resultado). Es una forma de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que se basa en datos de un conjunto de entrenamiento etiquetado para hacer predicciones.

La regresión lineal se utiliza para predecir tendencias futuras y tomar decisiones basadas en los datos. Puede utilizarse para estimar el valor futuro de una variable determinada, como las ventas, los ingresos o la eficacia publicitaria, a partir de resultados y factores conocidos. También se utiliza en el análisis y la previsión de riesgos para estimar la probabilidad de que se produzcan determinados acontecimientos.

La regresión lineal funciona trazando la línea recta que mejor se ajusta a los puntos de datos. Esta línea se denomina línea de regresión y puede utilizarse para hacer predicciones basadas en los datos. Se suele utilizar con un coeficiente de correlación, que mide la fuerza de la relación entre las variables independiente y dependiente.

El algoritmo de regresión lineal se utiliza habitualmente en muchos campos, como las finanzas, la economía, el marketing y la ciencia de datos. El algoritmo puede utilizarse para el análisis predictivo, la previsión y el análisis de regresión. También se utiliza en sanidad, por ejemplo, para identificar tendencias en enfermedades y tratamientos médicos.

La regresión lineal es uno de los métodos estadísticos más antiguos y utilizados. Es una potente herramienta para analizar datos y hacer predicciones, pero no debe utilizarse como sustituto de la comprensión de los patrones subyacentes en los datos.