Cómo leer sus resultados

Después de ejecutar la regresión, la pestaña de resultados muestra varias métricas clave:

  • — cómo se ajusta el modelo (0 a 1; más alto es mejor)
  • Coeficientes — cuánto cambia la salida cada variable por unidad de aumento
  • Valores p — si cada variable es estadísticamente significativa (p < 0,05 = significativa)
  • Residuos — diferencia entre el valor previsto y el real
  • RMSE — error medio de predicción en las unidades originales
Guía general de R²:
  • R² > 0,8 → modelo sólido
  • R² 0,6–0,8 → aceptable para datos industriales
  • R² < 0,6 → prueba transformaciones o reúne más muestras
Los residuos deben parecer ruido aleatorio: cualquier patrón indica que al modelo le falta algo.
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Pruebe: ejecute una regresión → lea R² y RMSE en las tarjetas de estadísticas → mire el valor p de cada coeficiente en la tabla. Un valor p > 0,05 sugiere que esa variable quizá no aporte nada.
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