Calculadora de Regresión

Ajusta una línea de mejor ajuste a tus datos y mide qué tan fuerte es la relación

La regresión es una de las herramientas más ampliamente usadas en estadística, ciencia y negocios. Dadas dos variables — como horas de estudio y calificación del examen — la regresión encuentra la línea (o curva) que mejor describe cómo una cambia al cambiar la otra.

Esta herramienta carga un conjunto de datos de muestra de 30 estudiantes con Hours estudiados, Grade obtenida y Subject. Haz clic en Vincular Datos para graficar los datos y ajustar una línea de regresión. La pendiente, la intersección y el R² (R-cuadrado) — la fracción de varianza explicada por el modelo — se calculan localmente en tu navegador.

Pega tu propio CSV de dos columnas en cualquier momento para analizar tus propios datos.

Temas relacionados

Creador de Diagrama de DispersiónCalculadora de EstadísticasAjuste de Distribución
¿Qué significa R-cuadrado?
R² va de 0 a 1. Un R² de 0.85 significa que la línea de regresión explica el 85% de la variación en la variable resultado. R² = 1 es un ajuste perfecto; R² = 0 significa que la línea no explica nada.
¿Qué es la regresión lineal?
La regresión lineal encuentra la línea ŷ = mx + b que minimiza la suma de las distancias verticales al cuadrado desde cada punto de datos hasta la línea (mínimos cuadrados). La pendiente m te dice: por cada aumento de 1 unidad en x, y aumenta en m unidades en promedio.
¿Cuándo debo usar la regresión cuadrática o exponencial?
Usa la regresión cuadrática cuando el diagrama de dispersión tiene un patrón curvo (forma de U o arco). Usa la regresión exponencial cuando los datos crecen o decaen de forma multiplicativa (por ejemplo, población, interés compuesto). La IA sugerirá el mejor modelo después de ver tus datos.
¿Qué hace "colorear por grupo"?
Si tu conjunto de datos tiene una columna categórica (como Subject o Gender), puedes colorear puntos por grupo para ver si la relación difiere entre grupos. Pídele a la IA: "colorear por Subject" y sombreará cada grupo de forma diferente en el diagrama de dispersión.