Prepara tu conjunto de datos
Reúne observaciones pareadas para Y y X, limpia outliers y asegura columnas numéricas.
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Análisis de regresión en el navegador
Calculadora de regresión lineal
Ajusta una recta, calcula pendiente e intercepto y entiende la relación entre dos variables sin salir del navegador.
- Sube hojas de cálculo o pega valores en una tabla editable.
- Genera coeficientes, R² y diagnósticos de residuos al instante.
- Visualiza la recta ajustada con un diagrama de dispersión interactivo.
Guardar proyectos de regresión
Inicia sesión para sincronizar espacios, exportar visuales y colaborar con tu equipo.
Data table
Import a CSV or edit values directly. The first column is treated as X and the second as Y.
Linear regression dataset
Enter paired X and Y values, paste from a spreadsheet, or import a CSV to get started.
No values yet
Add at least two rows of paired X and Y numbers to run the regression.
Linear regression summary
Choose a demo dataset or analyze your own CSV. Click calculate to update the metrics and visualization.
Study Hours vs Exam Score
Ten students recorded how many hours they studied for an exam and the score they achieved. The relationship is close to linear and shows a clear positive trend.
Slope
8,30303
Intercept
46,563636
R²
0,9901
Pearson r
0,995
Data points
10
Mean X
3,75
Mean Y
77,7
Regression equation
ŷ = 8,30303x + 46,563636
Standard error of estimate: 1,3326
Upload CSV files up to 10MB. Extra columns beyond the first two are ignored during calculation.
Scatter plot with best-fit line
Residual diagnostics
Residuals highlight the difference between actual values and the fitted regression line. Large positive residuals mean the model underestimates the observed value, while negative residuals indicate an overestimate.
| Study Hours | Exam Score | Predicted Y | Residual |
|---|---|---|---|
| 1,5 | 58 | 59,0182 | -1,018 |
| 2 | 63 | 63,1697 | -0,17 |
| 2,5 | 67 | 67,3212 | -0,321 |
| 3 | 71 | 71,4727 | -0,473 |
| 3,5 | 76 | 75,6242 | 0,376 |
| 4 | 82 | 79,7758 | 2,224 |
| 4,5 | 86 | 83,9273 | 2,073 |
| 5 | 88 | 88,0788 | -0,079 |
| 5,5 | 91 | 92,2303 | -1,23 |
| 6 | 95 | 96,3818 | -1,382 |
Cómo funciona la calculadora
La regresión lineal ajusta la mejor recta minimizando los residuos al cuadrado.
Carga los datos en el editor
Pega valores, sube CSV o usa un conjunto de ejemplo.
Ejecuta la regresión y revisa resultados
Calcula pendiente, intercepto, R² y residuos, y valida el ajuste con gráficos.
Interpreta resultados con confianza
Ve más allá de pendiente e intercepto usando residuos y visualizaciones.
Verifica linealidad antes de confiar en el modelo
Si hay curvatura o abanico, considera transformaciones u otros modelos.
Centra y escala cuando corresponda
La estandarización mejora estabilidad numérica e interpretación.
Comunica la incertidumbre
Un R² alto no elimina error de predicción; reporta residuos y outliers.
Casos de uso populares
Aplica regresión lineal en educación, marketing y operaciones.
Predecir rendimiento académico
Relaciona hábitos de estudio con resultados para detectar apoyo necesario.
Optimizar gasto en marketing
Compara inversión publicitaria con leads para encontrar niveles eficientes.
Mejorar planificación operativa
Relaciona recursos de entrada con producción para planificar mejor.
Preguntas frecuentes
Aprende a preparar datos e interpretar resultados comunes de regresión.
¿Puedo subir mi propio CSV?
Sí. Sube CSV hasta 10MB; se usan las dos primeras columnas para la regresión.
¿Cómo interpreto pendiente e intercepto?
La pendiente es el cambio en Y por unidad de X; el intercepto es Y cuando X es cero.
¿Qué valor de R² es bueno?
Depende del contexto. Más alto suele ser mejor, pero valida siempre con residuos.
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