Qué es
La regresión lineal busca la línea recta que mejor se ajusta a un conjunto de puntos, describiendo cómo cambia una variable (la dependiente) a medida que cambia otra (la independiente). El resultado es una ecuación simple que permite predecir el valor de una variable a partir de la otra.
Cómo se calcula
El método más común, mínimos cuadrados, busca la línea que minimiza la suma de las distancias al cuadrado entre cada punto real y el valor que predice la línea. Cuanto menor es esa distancia total, mejor se ajusta el modelo a los datos.
Sus supuestos
La regresión lineal simple asume que la relación entre las variables es aproximadamente lineal, que los errores se distribuyen de forma similar en todo el rango de datos, y que las observaciones son independientes entre sí. Cuando estos supuestos no se cumplen, el modelo puede dar predicciones poco confiables.