La regresión lineal es útil para predecir cómo se comporta una variable (reconocida como predicha o dependiente) en función de otra que se entiende como predictora o independiente.
Regresión lineal es un modelo matemático también conocido como ajuste lineal. Se emplea en el campo de la estadística con el objetivo de hacer una aproximación respecto a la relación de dependencia que involucra a variables independientes y variables dependientes.
Es posible, indican los expertos en el tema, contrastar esta técnica centrada en el análisis de datos con la denominada regresión no lineal. Este último caso se distingue por un modelado de datos en el cual no llega a plasmarse en una línea recta la relación entre variables tanto dependientes como independientes.
Resulta interesante tener en cuenta, además, que es enriquecedor conocer la definición y las formas de aplicación de este modelo dado que la regresión lineal es útil en numerosos ámbitos. En el rubro de la construcción, por brindar una precisión, este recurso sirve para hacer predicciones en torno a la resistencia a la compresión que exhibe una cierta composición de hormigón, así como los especialistas en informática la usan al trabajar con JavaScript, PHP o Python. También en física, en el sector de la electricidad, en el área de la mecánica, en estadísticas de medicina y en el plano de la química tiene notoriedad la alternativa de regresión lineal.
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ResumenTipos de regresión lineal
Según se advierte al recopilar datos sobre la regresión lineal, hay numerosas categorías que diversifican y amplían el alcance y las particularidades de este modelo.
Una de ellas se define como represión lineal simple y permite saber cómo es el vínculo entre variables (se asume lineal la relación entre ellas) y hacer una predicción del valor que alcanza una variable dependiente en función del comportamiento de una variable independiente.
La regresión múltiple, en tanto, se caracteriza por estudiar la correlación entre al menos un par de variables mediante ecuaciones, mientras que la regresión polinomial tiene la particularidad de ajustar los datos a un modelo o una relación no lineal pero se considera lineal al considerarla como un problema típico de estimación estadística.
De hacer foco en el modelo lineal generalizado (GLM) se llega al análisis de regresión logística, ideal para la predicción del resultado que surge al operar con una variable categórica y variables predictoras o independientes. Otra clase de modelo lineal generalizado, donde hay una distribución de Poisson advertido en la variable de respuesta es la llamada regresión de Poisson.
En el caso de no ser adecuados los mecanismos estándar de regresión lineal, los datos asociados a variables dependientes censuradas pueden analizarse apelando a la denominada regresión de Tobit. Al respecto es constructivo marcar la existencia de una regresión con datos censurados. La teoría expresa que un valor censurado tiene un valor que, por factores aleatorios, no está completo. Se cataloga como truncada, en tanto, a la observación no completa a raíz del proceso de selección en cuanto al diseño del estudio.
Entre los análisis de regresión que se despliegan en las áreas de la econometría y la estadística, por sumar exactitudes, figura la regresión cuantílica. En el segmento de la estadística robusta, en cambio, se toma en consideración a la regresión robusta: se trata de una posibilidad que se diseña de modo tal que puedan eludirse ciertas limitaciones típicas de los métodos tanto no paramétricos como paramétricos.
La técnica de regresión lineal es apropiada para realizar análisis de datos pudiendo predecir el valor de datos que no se conocen.
Ventajas e importancia
A la regresión lineal se le reconocen, entre otras variables, su utilidad a favor de la comprensión y el modelado de relaciones que involucran a variables.
Esta herramienta, además, sobresale por ser sencilla de implementar y apropiada para hacer un análisis simple de datos de carácter exploratorio. En materia computacional, es un recurso sumamente eficiente dado que no exige la realización de cálculos dificultosos y el modelado se consigue con rapidez.
Es necesario resaltar incluso que esta clase de modelos, señalan aquellos que los conocen en profundidad y los aprovechan, presenta linealidad, simplificando así el proceso de estimación.
Para minimizar los residuos al hacer el cálculo de la recta de regresión lineal el método empleado suele ser el de los mínimos cuadrados.
Ejemplos de regresión lineal
Analizar la regresión lineal y saber interpretarla es imprescindible para, tal como sucede en la modalidad simple, establecer vínculos entre un par de variables que pueden ser, por ejemplo la correspondencia entre la altura (estatura) y la edad de integrantes de un conjunto infantil.
Existen, por otra parte, modelos de regresión lineal destinados a un estudio centrado en la predicción del nivel de consumo de, por indicar una posibilidad, agua potable. Otros modelos, en cambio, brindan información precisa para optimizar cuestiones de logística en pos de la eficiencia.
Otro uso práctico de la regresión lineal beneficia a aquellos que se dedican al campo porque permite el modelado de variables relacionadas al rendimiento de determinados cultivos y a la cantidad de lluvia registrada.
Por último conviene no pasar por alto que, en caso de hallar en una muestra una pendiente y aprovecharla para llevar a cabo una prueba de hipótesis en torno a la pendiente de la población real, se suele realizar una inferencia estadística que se aplica a la regresión lineal.
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