Regresión Lineal

La regresión lineal es una relación entre variables que se ajustan a una línea recta. La regresión lineal simple, consta de solamente dos variables: predictora y de respuesta; mientras que la regresión lineal múltiple consta de varias variables independientes que predicen el valor de la variable dependiente, es decir, es una relación que involucra varios factores, de los cuales, se hará un ajuste para obtener un resultado que prediga el valor de la variable de respuesta.

Esta regresión es la más adecuada en la resolución de problemas, ya que en una situación no solamente hay un agente o un factor que afecta los resultados, sino muchos y de diversa índole.

Como un claro ejemplo de lo anterior, está el trabajo total en una empresa. Para poder lograr una buena producción y maximizar las utilidades, no solamente se requiere de las máquinas, sino de las personas que están a cargo del trabajo y la organización (salud, estado de ánimo, condiciones y capacidades); el tiempo que se le dedica al proceso, las condiciones ambientales, el tipo de material con el que se fabrica, entre otros factores más.

Este tipo de regresión ayuda a analizar de una forma completa dichos datos, haciendo relación entre ellos, para que se pueda ver cuánto afectan los factores al resultado.

Una vez logrado lo anterior, se podrá tomar una buena decisión en cuanto a si invertir o no en el proceso, ya que se conocerá de una forma muy acertada si éste tiene muchas variaciones y de qué tipo, para optimizarlo.

De forma personal, pienso que la regresión lineal múltiple tiene mucha aplicación en el campo de la ingeniería, ya que uno de los principales requisitos es saber tomar decisiones, y qué mejor que hacerlo con la ayuda de esta herramienta que puede analizar los problemas de una forma exacta y analítica.

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