La regresión, por otro lado, es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. A través de la regresión, se puede predecir el valor de la variable dependiente basándose en los valores de las variables independientes. La regresión más común es la regresión lineal, que se utiliza para modelar relaciones lineales.
Características de la Regresión
- Modelo Predictivo: La regresión se utiliza para crear un modelo que predice el valor de la variable dependiente en función de las variables independientes. Esto permite hacer pronósticos y tomar decisiones basadas en datos.
- Ecuación de Regresión: En la regresión lineal simple, la relación entre la variable dependiente (Y) y la variable independiente (X) se expresa mediante una ecuación de la forma Y = a + bX, donde «a» es la intersección y «b» es la pendiente de la línea de regresión.
- Causalidad: A diferencia de la correlación, la regresión puede proporcionar información sobre la relación causal entre variables, aunque esto aún debe ser interpretado con precaución. La regresión puede ayudar a identificar qué variables tienen un impacto significativo en la variable dependiente.
- Análisis de Residuos: La regresión también permite analizar los residuos, que son las diferencias entre los valores observados y los valores predichos. Esto ayuda a evaluar la calidad del modelo y a identificar patrones no capturados por la regresión.
