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Cheat sheet sobre regresión lineal simple y múltiple
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Conceptos Básicos
¿Qué es? |
¿Para qué sirve? |
Supuestos |
Ejemplos |
Simple: Relación entre 1 variable independiente X y 1 dependiente Y |
Predecir valores (ventas, precios, calificaciones). |
Relación lineal. |
Simple: Precio de una casa según tamaño. |
Múltiple: Relación entre varias variables: X1, X2, X3,..., Xn y Y |
Analizar influencia de variables. |
Errores independientes. |
Múltiple: Nota según horas de estudio + tareas realizadas. |
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Usado en estadística, economía, machine learning. |
Homocedasticidad. |
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Normalidad de residuos. |
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No multicolinealidad. |
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Evaluación del Modelo
R² (Coeficiente de Determinación) |
Multicolinealidad (VIF) |
Explica cuánta variabilidad de Y y explica el modelo |
< 1: No |
0 = nada, 1 = perfecto |
1–5: Moderada |
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5: Alta |
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Aplicaciones
Casos Prácticos |
En Machine Learning |
Predicción de ventas |
Algoritmo supervisado |
Valor de inmuebles |
Base para modelos más complejos (Ridge, Lasso, Redes Neuronales) |
Rendimiento académico |
Análisis de riesgos |
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Formula Regresión Lineal Múltiple
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Evaluación del modelo MSE
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Evaluación del modelo RMSE
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