Calculadora de Regresion Lineal Multiple

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Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría: Math & Numbers
Tipos de entrada: textarea, checkbox, text, number
Tipo de salida: json
Cobertura de ejemplos: 4
API disponible: Sí

Resumen

Esta calculadora de regresión lineal múltiple permite modelar la relación entre varias variables predictoras y una variable objetivo numérica utilizando el método de mínimos cuadrados. Proporciona métricas clave como el intercepto, los coeficientes de cada variable y el coeficiente de determinación (R²), facilitando el análisis estadístico y la predicción de valores futuros a partir de datos estructurados en formato CSV.

Cuándo usarlo

Cuando necesitas determinar cómo influyen múltiples factores independientes en un único resultado cuantitativo.
Para calcular el coeficiente de determinación (R²) y evaluar la precisión de un modelo predictivo lineal.
Al buscar predecir un valor específico basado en un conjunto de variables de entrada y datos históricos.

Cómo funciona

1Ingresa los datos en formato CSV, asegurándote de que las columnas de los predictores precedan a la columna del objetivo (Y).
2Indica si la primera fila contiene encabezados y define el número de decimales deseado para los resultados.
3Opcionalmente, introduce valores de predicción separados por comas para obtener un cálculo estimado basado en el modelo generado.
4El sistema aplica el método de mínimos cuadrados para devolver el intercepto, los coeficientes y la bondad de ajuste.

Casos de uso

Análisis de mercado para predecir el precio de una vivienda basado en metros cuadrados, ubicación y antigüedad.
Evaluación de rendimiento académico analizando horas de estudio, asistencia y calificaciones previas.
Optimización de procesos industriales estimando la producción final según la temperatura, presión y tiempo de operación.

Ejemplos

1. Predicción de precios inmobiliarios

Analista de datos

Contexto

Una agencia inmobiliaria quiere entender cómo el tamaño y la edad de una propiedad afectan su precio de venta final.

Problema

Estimar el precio de una casa de 120m² con 10 años de antigüedad basándose en datos históricos de la zona.

Cómo usarlo

Pega los datos históricos en el área de texto, marca la casilla de encabezado y escribe '120, 10' en el campo de valores de predicción.

csvData: "metros,antiguedad,precio\n80,20,150000\n100,15,190000\n150,5,300000", hasHeaderRow: true, predictionValues: "120, 10"

Resultado

El modelo genera los coeficientes para metros y antigüedad, devolviendo un precio estimado de 235,294.12 para la nueva propiedad.

2. Pronóstico de ventas por marketing

Gerente de marketing

Contexto

Se desea predecir las ventas del próximo mes considerando la inversión en publicidad digital y el número de visitas al sitio web.

Problema

Determinar el impacto de cada canal y proyectar ingresos para un presupuesto específico de 2500 unidades monetarias.

Cómo usarlo

Preguntas frecuentes

¿Qué formato deben tener los datos de entrada?

Deben estar en formato CSV, con las variables independientes en las primeras columnas y la variable dependiente en la última columna.

¿Qué indica el valor de R cuadrado?

Representa la proporción de la varianza de la variable objetivo que es explicada por las variables predictoras en el modelo ajustado.

¿Puedo realizar predicciones con esta herramienta?

Sí, al ingresar valores en el campo opcional de predicción, la calculadora estima el resultado final usando la ecuación del modelo.

¿Es necesario incluir encabezados en el CSV?

No es obligatorio, pero si los incluyes, debes marcar la opción 'Tiene encabezado' para evitar errores en el cálculo.

¿Cuántas variables predictoras puedo usar?

Puedes usar múltiples variables siempre que el número de filas de datos sea superior al número de predictores para garantizar la validez estadística.

csvData: "ads,visitas,ventas\n1000,5000,12000\n1500,7000,16500\n2000,9000,21000", hasHeaderRow: true, decimalPlaces: 2

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Ejemplos

1. Predicción de precios inmobiliarios

2. Pronóstico de ventas por marketing

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