En regresión lineal simple

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En regresión lineal simple,
 predecimos puntuaciones en una variable a partir de las puntuaciones en una segunda variable. La variable que estamos prediciendo se llama la variable criterio y se la conoce comoY. La variable en la que basamos nuestras predicciones se llama variable predictora y se la denominaX. Cuando solo hay una variable predictora, el método de predicción se llama regresión simple. En regresión lineal simple, el tema de esta sección, las predicciones deY cuando se trazan en función deX formar una línea recta.
Los datos de ejemplo en la Tabla14.1.114.1.1 se representan en la Figura14.1.114.1.1. Se puede ver que existe una relación positiva entreX yY. Si fueras a predecirY desdeX, cuanto mayor sea el valor deX mayor será tu predicción deY
La regresión lineal consiste en encontrar la línea recta que mejor se ajuste a través de los puntos. La línea de mejor ajuste se llama línea de regresión. La línea diagonal negra en la Figura14.1.214.1.2 es la línea de regresión y consiste en la puntuación predichaY para cada valor posible deX. Las líneas verticales desde los puntos hasta la línea de regresión representan los errores de predicción. Como puede ver, el punto rojo está muy cerca de la línea de regresión; su error de predicción es pequeño. Por el contrario, el punto amarillo es mucho mayor que la línea de regresión y por lo tanto su error de predicción es grande.