Qué tan bien se ajusta una línea recta a un conjunto de datos se mide por la suma de los errores al cuadrado. La línea de regresión de mínimos cuadrados es la línea que mejor se ajusta a los datos. Su...Qué tan bien se ajusta una línea recta a un conjunto de datos se mide por la suma de los errores al cuadrado. La línea de regresión de mínimos cuadrados es la línea que mejor se ajusta a los datos. Su pendiente e intercepción y se calculan a partir de los datos usando fórmulas. La pendiente de la línea de regresión de mínimos cuadrados estima el tamaño y dirección del cambio medio en la variable dependiente y cuando la variable independiente x se incrementa en una unidad.
Un aspecto útil de la regresión es que puede dividir la variación en Y en dos partes: la variación de las puntuaciones predichas y la variación de los errores de predicción. La variación de Y se llama...Un aspecto útil de la regresión es que puede dividir la variación en Y en dos partes: la variación de las puntuaciones predichas y la variación de los errores de predicción. La variación de Y se llama la suma de cuadrados Y y se define como la suma de las desviaciones cuadradas de Y de la media de Y.
