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En esencia, una técnica de regresión simple intenta trazar una gráfica lineal entre dos variables de datos, x e y. Como variable independiente, x se traza a lo largo del eje horizontal. Las variables independientes también se denominan variables explicativas o variables predictivas.
Los modelos con predictor se denominan regresión simple.

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Una distribución bidimensional se llama por dos variables, si para cada elemento de la población o muestra se recogen las medidas relativas a dos caracteres cualitativas o cuantitativas.

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La regresión es una técnica que calcula la relación estimada entre una variable dependiente y una o varias variables explicativas.

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Se define frecuencia absoluta bidimensional como el número de veces que aparece en la tabla cada par (xi, yi) de las variables elementales. Si se divide la frecuencia absoluta bidimensional por el número de pares, se obtiene la frecuencia relativa bidimensional correspondiente.

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Si se requiere entender cómo la edad de una persona afecta a su salario, se puede usar la regresión para encontrar una relación entre dos variables.

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Peso y altura de un grupo de estudiantes; superficie y precio de las viviendas de una ciudad; potencia y velocidad de una gama de coches deportivos.

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Cuándo se usa el análisis de regresión simple?

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Cuándo se usa el análisis de regresión simple?

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El análisis de regresión se puede usar para resolver los tipos de problemas:
1.- Determinar qué variables explicativas están relacionadas con el variable dependiente.
2.- Comprender la relación entre las variables dependientes y explicativas.
3.- Predecir valores desconocidos de la variable dependiente.

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Y = a + bx
Y = Variable dependiente.
a = Ordenada con el eje y.
b = Pendiente de la recta de regresión.
x = Variable independiente.

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REGRESIÓN LINEAL SIMPLE | EJERCICIO RESUELTO