La regresión lineal es una metodología desarrollada a partir de la estadística y la econometría. Este método sirve para evaluar los efectos que otras variables causan en una variable analizada.
La relación entre una variable de interés (dependiente) y otras que pueden influir en ella. Por ejemplo: para analizar la venta de un producto relacionado con el crecimiento de la población de un país.
Con los resultados obtenidos, la regresión lineal visualiza las principales tendencias que presentan las variables analizadas. La regresión consiste en modelar, estadísticamente, los valores que se quieren observar.
Esta regresión es lineal cuando los eventos observados en un gráfico de dispersión indican una tendencia en un formato de línea recta, como en la siguiente imagen:
El análisis de regresión es más útil cuando se presenta en un diagrama de dispersión, que se utiliza ampliamente en la economía, la administración de empresas o también para los datos de los países.
Cuando los eventos no se combinan en forma lineal se conocen como regresión no lineal y gráficamente la tendencia se presenta en otros formatos.
Regresión lineal simple
La regresión lineal es simple cuando sólo se analizan dos variables, normalmente X e Y, una de las cuales es dependiente (Y) y será la función de otra que se comporta de forma independiente (X).
La simple regresión lineal se analiza a través de la fórmula:
- Y= α + βX
En qué: “α” es el coeficiente lineal y “β” es el coeficiente angular o de regresión.
Este cálculo sólo puede hacerse si hay una relación lineal entre X e Y y contienen el mismo número de elementos que se relacionan.
En los casos en que hay más de dos variables, se llama regresión lineal múltiple y la demostración visual de un gráfico se hace más compleja.
Un ejemplo bien conocido en economía para la regresión lineal es la Ley de Okun, que relaciona negativamente el crecimiento del PIB de un país con sus tasas de desempleo.