Saltar al contenido
MasterMath

Calculadora de la regresión lineal

La recta de mínimos cuadrados que mejor se ajusta a tus datos, con la pendiente, la ordenada, el R cuadrado y la predicción para el valor de X que quieras.

Recta de regresión

—

Recta de regresión—
Pendiente—
Ordenada en el origen—
R cuadrado—
Predicción—
Error típico de la estimación—
#XYY previsto

Cómo se ha calculado

    La fórmula

    y = a + b·x, con b = Σ(x − x̄)(y − ȳ) / Σ(x − x̄)²

    Qué significa

    La recta de regresión es la que hace mínima la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los puntos y la recta. La pendiente dice cuánto cambia y cuando x sube una unidad, y la ordenada dónde corta el eje. El R² mide qué parte de la variación de y queda explicada por x, y el error típico de la estimación dice, en las unidades de y, cuánto se equivoca la recta de media.

    Cómo calcularlo a mano

    1. Calcula la media de x y la de y
    2. La pendiente es la covarianza dividida entre la varianza de x
    3. La ordenada es la media de y menos la pendiente por la media de x
    4. Para predecir, sustituye el valor de x en y = a + b·x

    Lo que conviene saber

    Predecir fuera del rango de los datos —extrapolar— es donde la regresión falla, y falla en silencio: la recta devuelve un número perfectamente formateado para un valor de x que no se parece a nada de lo que has medido. La ordenada en el origen sufre lo mismo: si tus x van de 20 a 50, el valor en x = 0 es una extrapolación y muchas veces no significa nada. Un R² alto tampoco garantiza que la recta sea el modelo correcto: hay que mirar los residuos.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué significa la pendiente?

    Cuánto cambia y, de media, cuando x aumenta una unidad. Es la interpretación que casi siempre interesa.

    ¿Puedo predecir fuera del rango de mis datos?

    Puedes, pero no deberías fiarte. La recta se ajustó a un rango concreto y fuera de él no hay nada que la respalde.

    ¿Qué es un buen R cuadrado?

    Depende del campo por completo: 0,3 puede ser excelente en ciencias sociales y pésimo en un ensayo de laboratorio.

    ¿Por qué mínimos cuadrados y no otra cosa?

    Porque tiene solución exacta y propiedades estadísticas conocidas. Otras opciones son más robustas ante atípicos, pero mucho menos manejables.

    ¿La ordenada siempre tiene sentido?

    No. Si tus datos no incluyen valores cercanos a x = 0, la ordenada es una extrapolación y a menudo no significa nada real.