Calculadora de Regresión Lineal

Q: ¿Cómo interpreto la pendiente en la regresión lineal?

La pendiente (b1) representa el cambio en la variable dependiente Y por cada aumento de una unidad en la variable independiente X. Una pendiente positiva indica que Y aumenta cuando X aumenta, mientras que una pendiente negativa indica que Y disminuye cuando X aumenta. Por ejemplo, si la pendiente es 2.5, entonces por cada aumento de 1 unidad en X, Y aumenta 2.5 unidades en promedio.

Q: ¿Cuántos puntos de datos necesito para la regresión lineal?

Técnicamente, necesita al menos 2 puntos de datos para calcular una línea de regresión, pero esto no proporciona grados de libertad para la estimación de errores. Para un análisis estadístico significativo, debe tener al menos 10-20 puntos de datos. Más puntos de datos generalmente conducen a estimaciones más confiables e intervalos de confianza más estrechos para sus predicciones.

Calcula la ecuación de regresión lineal, pendiente, intercepto, R-cuadrado y realiza predicciones con visualización interactiva de gráfico de dispersión y desglose de fórmulas paso a paso.

Calculadora de Regresión Lineal

Probar Conjuntos de Datos de Ejemplo

Variable Independiente (X) - Ingrese números separados por coma, espacio o salto de línea

Variable Dependiente (Y) - Debe tener el mismo número de valores que X

Predecir Y para el Valor de X (Opcional)

Precisión Decimal

Embed Calculadora de Regresión Lineal Widget

Calculadora de Regresión Lineal

Bienvenido a la Calculadora de Regresión Lineal, una herramienta estadística completa que calcula la línea de regresión de mínimos cuadrados, coeficiente de correlación, R-cuadrado y proporciona visualización interactiva de gráfico de dispersión con desgloses de fórmulas paso a paso. Ya sea que esté analizando datos para investigación, pronósticos comerciales o estudios académicos, esta calculadora ofrece análisis estadístico de calidad profesional.

¿Qué es la Regresión Lineal?

La regresión lineal es un método estadístico fundamental utilizado para modelar la relación entre una variable dependiente (Y) y una variable independiente (X) ajustando una ecuación lineal a los datos observados. El método encuentra la línea de mejor ajuste a través de los puntos de datos minimizando la suma de residuos cuadrados (diferencias entre valores observados y predichos).

La Ecuación de Regresión

Modelo de Regresión Lineal Simple

$$\hat{Y} = b_0 + b_1 X$$

Donde:

Y (o Y-hat) = Valor predicho de la variable dependiente
X = Variable independiente (predictor)
b₀ = Intercepto en Y (valor de Y cuando X = 0)
b₁ = Pendiente (cambio en Y por cada cambio de unidad en X)

Cómo Calcular la Regresión Lineal

Calcular la Pendiente (b₁)

Fórmula de la Pendiente

$$b_1 = \frac{n\sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{n\sum x_i^2 - (\sum x_i)^2}$$

Calcular el Intercepto en Y (b₀)

Fórmula del Intercepto

$$b_0 = \bar{y} - b_1 \bar{x}$$

Donde x-barra e y-barra son las medias de X e Y respectivamente.

Entendiendo la Correlación y R-Cuadrado

Coeficiente de Correlación (r)

El coeficiente de correlación mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre X e Y. Varía de -1 a +1:

Valor r	Interpretación
0.9 a 1.0	Correlación positiva muy fuerte
0.7 a 0.9	Correlación positiva fuerte
0.5 a 0.7	Correlación positiva moderada
0.3 a 0.5	Correlación positiva débil
-0.3 a 0.3	Poca o ninguna correlación
-0.5 a -0.3	Correlación negativa débil
-0.7 a -0.5	Correlación negativa moderada
-0.9 a -0.7	Correlación negativa fuerte
-1.0 a -0.9	Correlación negativa muy fuerte

R-Cuadrado (Coeficiente de Determinación)

R-cuadrado (R²) indica la proporción de varianza en Y que es explicada por X. Por ejemplo, R² = 0.85 significa que el 85% de la varianza en Y puede ser explicada por la relación lineal con X.

Fórmula de R-Cuadrado

$$R^2 = r^2 = 1 - \frac{SS_{residual}}{SS_{total}}$$

Cómo Usar Esta Calculadora

Ingrese valores de X: Ingrese los datos de su variable independiente en el primer área de texto, separados por comas, espacios o saltos de línea.
Ingrese valores de Y: Ingrese los datos de su variable dependiente en el segundo área de texto. El número de valores de Y debe coincidir con X.
Predicción (opcional): Ingrese un valor de X para predecir el valor de Y correspondiente utilizando la ecuación de regresión.
Establecer precisión: Elija el número de lugares decimales para los resultados.
Calcular: Haga clic en el botón Calcular para ver la ecuación de regresión, gráfico de dispersión, estadísticas de correlación y cálculos paso a paso.

Entendiendo Sus Resultados

Resultados Primarios

Ecuación de Regresión: La ecuación de línea de mejor ajuste (Y = b₀ + b₁X)
Pendiente (b₁): La tasa de cambio en Y por cada cambio de unidad en X
Intercepto (b₀): El valor Y predicho cuando X es igual a cero
Correlación (r): La fuerza y dirección de la relación lineal
R-cuadrado (R²): La proporción de varianza explicada por el modelo

Estadísticas Adicionales

Error Estándar de Estimación: Distancia promedio de puntos de datos de la línea de regresión
Error Estándar de Pendiente: Incertidumbre en la estimación de la pendiente
Suma de Cuadrados: Suma total, regresión y residual de cuadrados
Residuos: Diferencias entre valores Y observados y predichos

Aplicaciones de la Regresión Lineal

Negocios y Finanzas

Pronóstico de ventas basado en gastos publicitarios
Predicción de precios de acciones a partir de indicadores de mercado
Estimación de costos basada en volumen de producción

Ciencia e Investigación

Análisis de relaciones experimentales entre variables
Calibración de instrumentos de medición
Estudio de relaciones dosis-respuesta en farmacología

Economía

Modelado de relaciones de oferta y demanda
Análisis del efecto de las tasas de interés en la inversión
Estudio de patrones de ingresos vs. consumo

Ciencias Sociales

Investigación educativa (horas de estudio vs. calificaciones de prueba)
Estudios de psicología (edad vs. tiempo de reacción)
Demografía (población vs. consumo de recursos)

Supuestos de la Regresión Lineal

Para resultados confiables, la regresión lineal supone:

Linealidad: La relación entre X e Y es lineal
Independencia: Las observaciones son independientes entre sí
Homocedasticidad: Los residuos tienen varianza constante en todos los valores de X
Normalidad: Los residuos se distribuyen aproximadamente normalmente
Sin multicolinealidad: (Para regresión múltiple) Las variables independientes no están altamente correlacionadas

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un método estadístico utilizado para modelar la relación entre una variable dependiente (Y) y una variable independiente (X) ajustando una ecuación lineal a los datos observados. La ecuación toma la forma Y = b₀ + b₁X, donde b₀ es el intercepto en Y y b₁ es la pendiente. Encuentra la línea de mejor ajuste que minimiza la suma de las diferencias al cuadrado entre valores observados y predichos.

¿Cómo interpreto la pendiente en la regresión lineal?

La pendiente (b₁) representa el cambio en la variable dependiente Y por cada aumento de una unidad en la variable independiente X. Una pendiente positiva indica que Y aumenta cuando X aumenta, mientras que una pendiente negativa indica que Y disminuye cuando X aumenta.

¿Qué es R-cuadrado y qué significa?

R-cuadrado (R²), también llamado coeficiente de determinación, mide qué tan bien la línea de regresión se ajusta a los datos. Varía de 0 a 1, donde 0 significa que el modelo no explica ninguna variabilidad y 1 significa que explica toda la variabilidad. Generalmente, R² superior a 0.7 indica un buen ajuste.

¿Cuál es la diferencia entre correlación (r) y R-cuadrado?

El coeficiente de correlación (r) mide la fuerza y dirección de la relación lineal, variando de -1 a +1. R-cuadrado (R²) es r², que representa la proporción de varianza explicada. Mientras que r le indica la dirección (relación positiva o negativa), R² solo le indica cuánta varianza es explicada.

¿Cuántos puntos de datos necesito para la regresión lineal?

Técnicamente, necesita al menos 2 puntos de datos, pero para un análisis estadístico significativo, debe tener al menos 10-20 puntos de datos. Más puntos de datos generalmente conducen a estimaciones más confiables.

¿Qué son los residuos en la regresión lineal?

Los residuos son las diferencias entre los valores Y observados y los valores Y predichos (residuo = Y observado - Y predicho). Analizar los residuos ayuda a evaluar qué tan bien se ajusta el modelo. Idealmente, los residuos deben estar dispersos aleatoriamente alrededor de cero sin patrón aparente.

Recursos Adicionales

Cite este contenido, página o herramienta como:

"Calculadora de Regresión Lineal" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-regresión-lineal/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

por el equipo de miniwebtool. Actualizado: 17 de enero de 2026

También puede probar nuestro Solucionador de Matemáticas AI GPT para resolver sus problemas matemáticos mediante preguntas y respuestas en lenguaje natural.

Otras herramientas relacionadas:

Calculadora de Error Estándar

Calculadora de Regresión Lineal

Tu bloqueador de anuncios impide que mostremos anuncios

Calculadora de Regresión Lineal

¿Qué es la Regresión Lineal?

La Ecuación de Regresión

Cómo Calcular la Regresión Lineal

Calcular la Pendiente (b₁)

Calcular el Intercepto en Y (b₀)

Entendiendo la Correlación y R-Cuadrado

Coeficiente de Correlación (r)

R-Cuadrado (Coeficiente de Determinación)

Cómo Usar Esta Calculadora

Entendiendo Sus Resultados

Resultados Primarios

Estadísticas Adicionales

Aplicaciones de la Regresión Lineal

Negocios y Finanzas

Ciencia e Investigación

Economía

Ciencias Sociales

Supuestos de la Regresión Lineal

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la regresión lineal?

¿Cómo interpreto la pendiente en la regresión lineal?

¿Qué es R-cuadrado y qué significa?

¿Cuál es la diferencia entre correlación (r) y R-cuadrado?

¿Cuántos puntos de datos necesito para la regresión lineal?

¿Qué son los residuos en la regresión lineal?

Recursos Adicionales

Otras herramientas relacionadas:

Estadísticas y análisis de datos:

Herramientas destacadas: