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# Análisis de regresión

Realiza análisis de regresión lineal, logarítmico o de potencia de un conjunto de datos que comprende una variable dependiente y varias variables independientes.

Por ejemplo, el rendimiento de un cultivo (variable dependiente) puede estar relacionado con las precipitaciones, las condiciones de temperatura, la insolación, la humedad, la calidad del suelo y más, todas ellas variables independientes.

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Para obtener más información sobre el análisis de regresión, consulte elartículo de Wikipedia correspondiente

## Datos

### Intervalo de variables independientes (X):

Ingrese un solo rango que contenga múltiples observaciones de variables independientes (a lo largo de columnas o filas). Todas las observaciones de la variable X deben ingresarse una al lado de la otra en la misma tabla.

### Intervalo de variable dependiente (Y):

Introduzca el intervalo que contiene la variable dependiente cuya regresión se ha de calcular.

### Tanto el intervalo X como el Y tienen etiquetas

Marque la casilla para utilizar la primera fila (o columna) de los conjuntos de datos como nombres de variables en el intervalo de salida.

### Resultados a:

La referencia de la celda superior izquierda del intervalo en donde se mostrarán los resultados.

#### Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

## Tipos de regresión de salida

Establezca el tipo de regresión. Hay tres tipos disponibles:

- Regresión lineal: encuentra una función lineal en la forma de y = b +a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., dóndeaies la i-ésima pendiente, [xi] es la i-ésima variable independiente, y b es el intercepto que mejor se ajusta a los datos.

- regresión logarítmica: encuentra una curva logarítmica en forma de y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., donde aies el i-ésimo coeficiente, b es el intercepto y ln[xi] es el logaritmo natural de la i-ésima variable independiente, que mejor se ajusta a los datos.

- Regresión de potencia: encuentra una curva de potencia en forma de y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3. ln[x3] ...), donde ai es la i-ésima potencia, [xi] es la i-ésima variable independiente, y b es el intercepto que mejor se ajusta a los datos.

## Opciones

### Nivel de confianza

Un valor numérico entre 0 y 1 (exclusivo), el valor predeterminado es 0,95. Calc usa este porcentaje para calcular los intervalos de confianza correspondientes para cada una de las estimaciones (es decir, las pendientes y el intercepto).

### Calcular residuos

Seleccione si desea activar o desactivar el cálculo de los residuos, lo que puede ser beneficioso en los casos en los que solo le interesen las pendientes y las estimaciones de intersección y sus estadísticas. Los residuos brindan información sobre cuánto se desvían los puntos de datos reales de los puntos de datos pronosticados, según el modelo de regresión.

### Forzar el intercepto para que sea cero

Calcula el modelo de regresión utilizando cero como intercepción, lo que obliga al modelo a pasar por el origen.

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