2 de 3
En esta lección interactiva puedes modificar los datos de la relación entre variables X e Y y observar cómo los cambios afectan la regresión, la visualización y las respuestas a las preguntas.
Editor de Regresión Lineal (2 de 3)
Agrega tus propios datos y observa cómo cambia la línea de regresión
Experimenta y Observa
Actividades Sugeridas:
- Agrega puntos que sigan una línea perfecta y observa R² = 1
- Agrega puntos dispersos y observa cómo disminuye R²
- Prueba con diferentes pendientes (positivas y negativas)
- Observa cómo cambia la línea al agregar o eliminar puntos
- Haz clic directamente en el gráfico para agregar puntos rápidamente
Conceptos Clave:
- La línea de regresión minimiza la suma de cuadrados de los residuos
- R² mide qué tan bien el modelo explica la variabilidad
- La pendiente indica la dirección y magnitud de la relación
- El intercepto es el valor predicho cuando X = 0
Controles Interactivos
Agregar Punto
💡 Nuevo: También puedes hacer clic directamente en el gráfico para agregar puntos.
Opciones de Visualización
Gráfico de Dispersión y Línea de Regresión
Gráfico de Dispersión
Haz clic en cualquier punto para eliminarlo. Haz clic en el gráfico para agregar nuevos puntos.
Datos Actuales
| X | Y |
|---|---|
| 2 | 65 |
| 4 | 75 |
| 6 | 85 |
| 8 | 92 |
Total de puntos: 4
Resultados del Análisis
Pendiente (m)
4.55
Cambio en Y por unidad de cambio en X
Intercepto (b)
56.50
Valor de Y cuando X = 0
R (Pearson)
0.997
Correlación lineal entre X e Y
R²
99.4%
Variabilidad explicada por el modelo
Predicciones
Ecuación de Predicción
Y = 4.55 × X + 56.50
Ejemplos de Predicción
X = 1:Y predicha = 61.0
X = 5:Y predicha = 79.3
X = 10:Y predicha = 102.0
¿Qué sucede con R² cuando agregas puntos que se alejan de la línea de regresión?
¿Cuál es el mínimo número de puntos necesarios para calcular una regresión lineal?
¿Qué significa una pendiente negativa en el contexto de regresión?
2 de 3