Regression (Regresión)
Qué es
La regresión universitaria amplía la regresión lineal simple a la regresión múltiple (varias variables predictoras a la vez), cubriendo los supuestos del modelo, los diagnósticos, y cómo interpretar rigurosamente los coeficientes.
Por qué es importante
La regresión es la técnica estadística más directamente usada en la ciencia, los negocios, y la ciencia de datos para entender relaciones entre variables y hacer predicciones — desde la economía hasta la medicina pasando por el aprendizaje automático, es una herramienta verdaderamente universal.
Consejo de examen
Comprueba siempre los supuestos de regresión (linealidad, independencia, varianza constante de los residuos, normalidad) usando gráficos diagnósticos antes de confiar en las conclusiones del modelo — un valor R² bien ajustado puede aun así provenir de un modelo que viola gravemente estos supuestos.
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