Prepara tu conjunto de datos
Reúne observaciones pareadas para Y y X, limpia outliers y asegura columnas numéricas.
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Ajusta una recta, calcula pendiente e intercepto y entiende la relación entre dos variables sin salir del navegador.
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La regresión lineal ajusta la mejor recta minimizando los residuos al cuadrado.
Reúne observaciones pareadas para Y y X, limpia outliers y asegura columnas numéricas.
Pega valores, sube CSV o usa un conjunto de ejemplo.
Calcula pendiente, intercepto, R² y residuos, y valida el ajuste con gráficos.
Ve más allá de pendiente e intercepto usando residuos y visualizaciones.
Si hay curvatura o abanico, considera transformaciones u otros modelos.
La estandarización mejora estabilidad numérica e interpretación.
Un R² alto no elimina error de predicción; reporta residuos y outliers.
Aplica regresión lineal en educación, marketing y operaciones.
Relaciona hábitos de estudio con resultados para detectar apoyo necesario.
Compara inversión publicitaria con leads para encontrar niveles eficientes.
Relaciona recursos de entrada con producción para planificar mejor.
Aprende a preparar datos e interpretar resultados comunes de regresión.
Sí. Sube CSV hasta 10MB; se usan las dos primeras columnas para la regresión.
La pendiente es el cambio en Y por unidad de X; el intercepto es Y cuando X es cero.
Depende del contexto. Más alto suele ser mejor, pero valida siempre con residuos.
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