qué es y para qué sirve el análisis de regresión

El análisis de regresión es una técnica de análisis que calcula la relación estimada entre una variable dependiente y una o varias variables explicativas. Con el análisis de regresión, es posible modelar la relación entre las variables elegidas, así como predecir valores basándose en el modelo.

Ahora, ¿qué es la regresion lineal simple y para qué sirve?

¿Qué es la regresión lineal? El análisis de la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable que desea predecir se denomina variable dependiente. La variable que está utilizando para predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.

Sabiendo esto, ¿cómo se interpreta la regresion lineal simple?

¿Cómo Interpretar los Valores P en el Análisis de Regresión Lineal? El valor p de cada término evalúa la hipótesis nula de que el coeficiente es igual a cero (no hay efecto). Un valor p bajo (< 0,05) indica que se puede rechazar la hipótesis nula.

Sin embargo, ¿cuál es el objetivo del modelo de regresion lineal simple?

El objetivo de un modelo de regresión es tratar de explicar la relación que existe entre una variable dependiente (variable respuesta) Y un conjunto de variables independientes (variables explicativas) X1,..., Xn.