Regresion simple

* Regresión simple: Cuando la variable Y depende únicamente de una única variable X.
* Regresión múltiple: Cuando la variable Y depende de varias variables (X1, X2, ..., Xr)

* Regresiónlineal: Cuando f(X) es una función lineal.
* Regresión no lineal: Cuando f(X) no es una función lineal.

Tipos de modelos de regresión lineal
Existen diferentes tipos de regresión lineal quese clasifican de acuerdo a sus parámetros:
Regresión lineal simple
La regresión lineal simple se basa en estudiar los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable aleatoria, en elcaso de existir una relación funcional entre ambas variables que puede ser establecida por una expresión lineal, es decir, su representación gráfica es una línea recta. Es decir, se esta en presenciade una regresión lineal simple cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra variable dependiente.
Ejemplo: Y = f(x)
Regresión lineal múltiple
La regresión lineal permitetrabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así también se puede comprender la relación de dos o más variables y permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a otrasvariables llamándose Regresión múltiple. O sea, la regresión lineal múltiple es cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente.
Ejemplo: Y = f(x, w, z).

Aplicacionesde la regresión lineal
Líneas de tendencia
Una línea de tendencia representa una tendencia en una serie de datos obtenidos a través de un largo período. Este tipo de líneas puede decir si unconjunto de datos en particular (como por ejemplo, el PBI, el precio del petróleo o el valor de las acciones) han aumentado o decrementado en un determinado período. Las líneas de tendencia son generalmentelíneas rectas, aunque algunas variaciones utilizan polinomios de mayor grado dependiendo de la curvatura deseada en la línea.
Medicina
En medicina las primeras evidencias relacionando la...