# data[].attributes.body
Es la técnica mediante la cuál tratamos de determinar relaciones de dependencia de tipo lineal entre una variable dependiente, respecto de una o varias variables independientes.Para encontrar esta relación se utilizará la técnica de mínimos cuadrados.

# data[].attributes.body
Para utilizar el método de mínimos cuadrados se plantea 2 supuestos:
1.- Existe una relación lineal entre y y x.
2.- Se asume que no existe errores en la toma de medidas de la variable x.
3.- Se describe esta relación mediante la ecuación de la forma: y=bx+a

# data[].attributes.body
Se utiliza para determinar cuanto se acercan los puntos a una línea recta.
Se representa con r.
r puede tomar valores entre -1 y 1.
*Cuando r=1, la correlación lineal es perfecta, directa.

*Cuando r=-1, la correlación lineal es perfecta, inversa

*Cuando r=0, no existe correlación alguna, independencia total de los valores X e Y

Se calcula mediante la fórmula que se encuentra a continuación:

# data[].attributes.body
La pendiente se representa por b indica el grado de inclinación de una línea, definen la relación lineal entre dos variables, y se pueden utilizar para estimar una tasa de cambio promedio. Mientras mayor sea la magnitud de la pendiente, más inclinada será la línea y mayor será la tasa de cambio.
Se calcula a partir de la siguiente fórmula:

# data[].attributes.body
La intersección se representa con a e indica el lugar en el que ésta se cruza con un eje, se puede calcular por la forma que viene a continuación:

# data[].attributes.body
Existirán errores aleatorios con respecto a y, y estos errores se pueden cuantificar mediante la siguiente fórmula:

# data[].attributes.headline
Desviación estándar en la ordenada al origen 

# data[].attributes.subject
Desviación estándar en la ordenada al origen 

# data[].attributes.body
Se puede calcular mediante a siguiente fórmula:

# data[].attributes.body
Se puede calcular mediante a siguiente fórmula:

# data[].attributes.body
Se pueden calcular mediante a siguiente fórmula:

# data[].attributes.headline
Desviación estándar alrededor de la regresión

# data[].attributes.subject
Desviación estándar alrededor de la regresión

# data[].attributes.body
Se puede calcular mediante a siguiente fórmula:

# data[].attributes.body
Al tener la función: y=c*x a se puede transformar en una lineal recta al aplicar el log en ambos miembros, teniendo la siguiente función: log y = a log x + a log c; si usamos las nuevas variables X=log x e Y=log y, obtenemos la relación lineal Y=b X+ a. Donde a=log c

# data[].attributes.body
Al tener la función: y=c*e ax se puede transformar en una lineal recta al aplicar el ln en ambos miembros, teniendo la siguiente función: ln y = ax + ln c; si usamos las nuevas variables X=x e Y=ln y, obtenemos la relación lineal Y=b X+ a. Donde a=ln c

# data[].attributes.body
Al tener la función: y=c*x-a  +b se puede transformar en una lineal recta al reescribir la función de la siguiente manera: y = b(1/xc)+ a; si usamos las nuevas variables X=(1/x c) e Y= y, obtenemos la relación lineal Y=b X+ a. Donde a=a.

# data[].attributes.body
En la tabla a continuación se resume las transformaciones más comunes:

# data[].attributes.body
Scoog, D., Wesr, D., Holler , J., & Crouch , S. (2015). Fundamentos de química analítica. México: Cengage Learning.