¿Qué es regresión lineal en probabilidad y estadistica?
La regresión lineal es una técnica de modelado estadístico que se emplea para describir una variable de respuesta continua como una función de una o varias variables predictoras. Puede ayudar a comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos o a analizar datos experimentales, financieros y biológicos.
¿Qué es la regresion lineal en machine learning?
La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es “dibujar una recta” que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).
¿Cómo se calcula la regresión lineal?
La regresión lineal nos permite calcular el valor de estos dos parámetros, definiendo la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos. Nota: Si está acostumbrado a la forma de la recta como: y = mx + b, observe que es una froma completamente análoga. El parámetro «b» viene determinado por la siguiente fórmula:
¿Qué son los modelos de regresión lineal?
Los modelos de regresión lineal son relativamente sencillos y proporcionan una fórmula matemática fácil de interpretar que puede generar predicciones. La regresión lineal puede aplicarse a varias áreas de la empresa y de los estudios académicos.
¿Cuál es la diferencia entre regresión lineal y correlación?
La correlación como de en relación permanecen 2 variables, mientras tanto que la regresión lineal se basa en producir una ecuación (modelo) que, basándose en la interacción que existe entre las dos variables, que posibilite decir el resultado desde la otra variable.
¿Qué es la regresión y para qué sirve?
Predicción o pronóstico: utilice un modelo de regresión para crear un modelo de pronóstico para un conjunto de datos específico. A partir de la moda, puede usar la regresión para predecir valores de respuesta donde solo se conocen los predictores.
