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Lecciones Cuanti

Métodos y técnicas cuantitativas

Laboratorio · regresión

Ingresá tus datos y mirá cómo cambia la recta

Pegá una lista de pares x e y, cargá el conjunto y observá cómo responden la gráfica, el ajuste y todos los coeficientes del modelo.

01 · Laboratorio

La gráfica responde a tu lista de puntos

Escribí o pegá un par por línea y pulsá “Actualizar gráfica”. La recta, la ecuación y los coeficientes se recalculan con ese conjunto.

Después podés mover un punto: cambia su residuo y la recta intenta acercarse. Si está lejos del centro horizontal, puede modificar bastante la pendiente.

Podés separar los valores con coma, punto y coma, tabulación o espacio. Para decimales con coma, usá punto y coma: 4,5; 22,1.

24 puntos listos para cargar.

Modelo actual

Ecuación estimada

ŷ = 44.696 − 3.528x

Modelo calculado con 24 observaciones.

Puntos

24

Pendiente

-3.53

Intercepto

44.70

r de Pearson

-0.630

R²

0.397

Error² total

709.2

4.455.6126.9208.2279.534Variable X: 5.9; Variable Y: 28.3Variable X: 7.4; Variable Y: 25.4Variable X: 8.2; Variable Y: 9.5Variable X: 5.1; Variable Y: 20.3Variable X: 7.7; Variable Y: 25.2Variable X: 6.5; Variable Y: 28.4Variable X: 9.0; Variable Y: 11.8Variable X: 8.7; Variable Y: 10.9Variable X: 6.1; Variable Y: 30.9Variable X: 8.4; Variable Y: 9.5Variable X: 7.1; Variable Y: 20.3Variable X: 7.9; Variable Y: 17.1Variable X: 6.8; Variable Y: 18.8Variable X: 6.7; Variable Y: 25.7Variable X: 4.9; Variable Y: 28.7Variable X: 6.5; Variable Y: 13.7Variable X: 8.2; Variable Y: 18.0Variable X: 7.8; Variable Y: 24.5Variable X: 8.4; Variable Y: 8.2Variable X: 5.8; Variable Y: 15.5Variable X: 5.2; Variable Y: 27.7Variable X: 6.2; Variable Y: 15.3Variable X: 5.1; Variable Y: 27.8Variable X: 8.4; Variable Y: 18.7Variable XVariable Y

Después de cargar la lista también podés arrastrar los puntos o usar las flechas del teclado. Shift aumenta el paso.

02 · Predicción

Un mismo valor de X, una respuesta que depende de la nube

Elegí un valor de X y después cambiá la forma de la nube. La predicción se actualiza porque cambian la pendiente y el intercepto.

R² describe qué proporción de la variabilidad observada queda capturada por esta recta. No dice que el modelo sea causal ni que vaya a funcionar igual en otra población.

Y predicha

20.0

4.455.6126.9208.2279.534Variable X: 5.9; Variable Y: 28.3Variable X: 7.4; Variable Y: 25.4Variable X: 8.2; Variable Y: 9.5Variable X: 5.1; Variable Y: 20.3Variable X: 7.7; Variable Y: 25.2Variable X: 6.5; Variable Y: 28.4Variable X: 9.0; Variable Y: 11.8Variable X: 8.7; Variable Y: 10.9Variable X: 6.1; Variable Y: 30.9Variable X: 8.4; Variable Y: 9.5Variable X: 7.1; Variable Y: 20.3Variable X: 7.9; Variable Y: 17.1Variable X: 6.8; Variable Y: 18.8Variable X: 6.7; Variable Y: 25.7Variable X: 4.9; Variable Y: 28.7Variable X: 6.5; Variable Y: 13.7Variable X: 8.2; Variable Y: 18.0Variable X: 7.8; Variable Y: 24.5Variable X: 8.4; Variable Y: 8.2Variable X: 5.8; Variable Y: 15.5Variable X: 5.2; Variable Y: 27.7Variable X: 6.2; Variable Y: 15.3Variable X: 5.1; Variable Y: 27.8Variable X: 8.4; Variable Y: 18.7Variable XVariable Y

Cambiá la nube con los controles o arrastrá un punto: la recta y la predicción se actualizan en el momento.

Llevátelo a otra situación

Construí dos nubes con pendientes parecidas pero R² muy distintos. ¿En cuál confiarías más para una predicción individual?

Datos y procedencia. Datos sintéticos editables. Los presets fueron diseñados para contrastar ajuste, dispersión e influencia; no representan muestras reales.
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