Calculadora de Regresión

Realice análisis de regresión lineal con pendiente, intersección y R-cuadrado.

R-Squared

0.9985

Predicted Y

11.89

Regression Results

Slope1.9700
Intercept0.0700
Equationy = 1.97x + 0.07
r0.9992
R-Squared0.9985

Use la calculadora Calculadora de Regresión de arriba para calcular sus resultados. Ingrese sus valores y vea resultados instantáneos — todos los cálculos se ejecutan en su navegador.

Aviso: Esta calculadora es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento fiscal, financiero o legal. Los resultados son estimaciones basadas en la información que proporciona y las tasas actuales. Siempre consulte a un profesional de impuestos o asesor financiero calificado para asesoramiento específico a su situación.

Cómo funciona

Nuestra Calculadora de Regresión proporciona un análisis de regresión lineal instantáneo, crucial para pronosticar tendencias y tomar decisiones basadas en datos. En 2026, comprender la correlación entre el gasto en marketing y las ventas, o la temperatura y el rendimiento de los cultivos, es más importante que nunca.

Esta calculadora utiliza el método de mínimos cuadrados para determinar la línea de mejor ajuste. Minimiza la suma de los residuos al cuadrado, calculando la pendiente (b) como Cov(x,y) / Var(x) y la intersección (a) como el promedio de y - b * el promedio de x. También proporciona el coeficiente de determinación (R²), que indica qué tan bien el modelo se ajusta a los datos.

Siempre verifique los valores atípicos, ya que pueden sesgar significativamente su línea de regresión y el valor de R². Recuerde que la correlación no implica causalidad; un R² fuerte sugiere una relación, pero no necesariamente que una variable cause la otra.

Fuente: Khan Academy · Última actualización: April 2026

Preguntas frecuentes

¿Qué significa R-cuadrado en la regresión?
El R-cuadrado mide la proporción de la varianza en la variable dependiente explicada por la(s) variable(s) independiente(s). Un R-cuadrado de 0.85 significa que el modelo explica el 85% de la variación. Valores más altos indican un mejor ajuste, pero el R-cuadrado por sí solo no prueba la causalidad.
¿Cuál es la diferencia entre correlación y regresión?
La correlación mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables (-1 a +1). La regresión va más allá al proporcionar una ecuación (y = mx + b) que predice una variable a partir de la otra y cuantifica la tasa de cambio.
¿Cuándo debo usar la regresión lineal?
Usa la regresión lineal cuando esperes una relación lineal entre variables, tus datos tengan una varianza aproximadamente constante, las observaciones sean independientes y los residuos estén aproximadamente distribuidos normalmente. Siempre grafica tus datos primero para verificar la linealidad.

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