Regresión Lineal Simple y Múltiple en R: Modelando Relaciones y Prediciendo Resultados
En esta sección, exploraremos dos técnicas fundamentales de modelado estadístico: regresión lineal simple y múltiple. Estas técnicas nos permiten entender y modelar la relación entre variables, así como predecir resultados basados en estas relaciones.
1. Regresión Lineal Simple:
La regresión lineal simple es una técnica que modela la relación entre una variable dependiente (respuesta) y una variable independiente (predictora) utilizando una línea recta. En R, puedes ajustar un modelo de regresión lineal simple utilizando la función lm().
# Ajustar un modelo de regresión lineal simple
modelo_simple <- lm(y ~ x, data = datos)
# Resumen del modelo
summary(modelo_simple)
2. Regresión Lineal Múltiple:
La regresión lineal múltiple extiende la regresión lineal simple para modelar la relación entre una variable dependiente y múltiples variables independientes. En R, puedes ajustar un modelo de regresión lineal múltiple utilizando la misma función lm(), especificando múltiples variables independientes.
# Ajustar un modelo de regresión lineal múltiple
modelo_multiple <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = datos)
# Resumen del modelo
summary(modelo_multiple)
Interpretación de los Resultados:
- En ambos casos, el resumen del modelo proporciona información sobre la relación entre las variables, incluyendo coeficientes, errores estándar, valores p y estadísticas de ajuste como el coeficiente de determinación (R^2).
- Los coeficientes de regresión indican cómo cambia la variable dependiente cuando la variable independiente aumenta en una unidad, manteniendo las otras variables constantes.
- El valor p asociado con cada coeficiente indica si la relación entre la variable independiente y la variable dependiente es estadísticamente significativa.
- El coeficiente de determinación (R^2) proporciona una medida de cuánta variabilidad en la variable dependiente es explicada por el modelo.
Conclusión:
La regresión lineal simple y múltiple son herramientas poderosas para modelar relaciones entre variables y hacer predicciones basadas en datos. En esta sección, hemos explorado cómo ajustar estos modelos en R y cómo interpretar los resultados, lo que te permite realizar análisis estadísticos avanzados y tomar decisiones fundamentadas en tus datos.
