Unidad 9: Regresión lineal (Lorena) (2024)

En la regresión lineal simple, el objetivo es...

• Tener una línea que se acerque lo más posible a todos los puntos

• Adivinar los valores futuros usando una bola de cristal

• Demostrar que X y Y son almas gemelas

• Amenazar a las variables para que se alineen correctamente

¿Qué hace el método de mínimos cuadrados?

• Minimiza la distancia horizontal entre los puntos y la recta de regresión

• Hace que las variables sean mejores amigas para siempre

• Minimiza la distancia vertical entre los puntos y la recta de regresión

• Minimiza la distancia entre los puntos y la recta de regresión

En un modelo de regresión lineal, el R² resultó ser 0.25. ¿Qué dice esto del modelo?

• El modelo explica el 100% de la variabilidad (pero solo en nuestros sueños).

• No está tan mal, explica bastante bien, pero no es un genio.

• Este modelo es el oráculo de los datos, predice todo a la perfección.

• El modelo explica solo el 25% de la variabilidad… o sea, le falta mucho para ser bueno.

Imagina un gráfico donde el eje X representa "Horas de Estudio semanales de PyE" y el eje Y "Calificación Obtenida"

De acuerdo al modelo, si se estudian 5 horas, ¿qué se esperaría que ocurra con la calificación?

• Alcanza un nivel decente, alrededor de 10

• Se llega a un 9, casi perfecto.

• Este modelo es inválido porque los datos son falsos

• Llega a 10, pero solo con suerte extrema.

En el gráfico se muestra la regresión lineal que describe la relación entre las horas que ud pasa estudiando y su nivel de estrés. Como interpreta al intercepto?

• Si no estudio nada, mi nivel de estrés es negativo

• No puedo opinar porque no tengo datos de alumnos que no hayan estudiado.

• Indica que el nivel de estrés es 0 cuando no estudio

• La pendiente positiva muestra que el estrés disminuye a medida que el tiempo de estudio aumenta