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En realidad este tip les servirá para hacer cualquier tipo de gráfico de regresión. A menudo el problema más común es el de hacer gráficos con regresión lineal en Excel, de modo que este tutorial ejemplo tomará como base ese tipo de regresión.
Lo primero que necesitamos son datos, con los cuales construiremos un gráfico. En este caso no he querido ponerme muy interesante y he optado solo por algunos bastante sencillos con un leve grado de dispersión.
Recomiendo que si lo que desean es crear un gráfico de regresión, sea cual fuere, el modelo que deben usar es el de gráfico de dispersión.
El modelo ejemplo está hecho en Office 2007 pero funciona de la misma manera en Office 2003, solo que en lugar de ir a la pestañita de inserción (estructura que detesto en Office) lo que deberemos hacer, en Office 2003, será ir al menú Insertar/Gráfico.
Así que seleccionamos nuestras dos listas de Excel y luego a crear el gráfico.
Después de ello, configuramos nuestro gráfico a gusto (con o sin leyendo, en una nueva hoja o como objeto en la hoja actual, etc.). Como ven, el mio no es nada fuera de lo común pero llegará a cumplir su cometido.
Lo que haremos finalmente será, una vez que tengamos el gráfico, hacer clic sobre cualquiera de los puntos, que formen parte del gráfico de dispersión, y seguidamente elegiremos la opción que dice: Agregar línea de tendencia.
Allí podemos configurar el tipo de línea de tendencia que queremos (por eso decía que no solamente podía ser lineal, sino además una regresión logarítmica, polinómica, exponencial, potencial, etc.), además del formato de la línea de tendencia, que abarca desde el color y el estilo, hasta la sombra del mismo.
Luego que terminamos allí le damos cerrar y listo, tendremos como resultado la imagen que acompaña el primer párrafo de este post.
Si queremos eliminar la línea le damos clic derecho y seleccionamos Eliminar. Si queremos hacer otra regresión en el mismo gráfico solo repetimos los pasos … clic derecho sobre cualquiera de los puntos de regresión y a elegir el tipo.
Recomiendo leer también el post sobre cómo crear una línea de tiempo en Excel.
Enlace: Regresión lineal en Excel
September 8th, 2009 at 6:36 pm
:up: De verdad te agradezco por esta información :up:
September 9th, 2009 at 5:42 pm
Nos salvaste mal!!! gracias-… sos un capo!
October 13th, 2009 at 3:44 pm
realmente me salvaste!!!!!!! se me habia olvidado ¬¬…
gracias por el aporte….maestro!!!!! ajajajj
October 13th, 2009 at 4:29 pm
Gracias a todos ustedes por comentar. Me alegra que les haya servido el Excel.
Saludos.
October 22nd, 2009 at 7:07 am
Gracias, sobre todo por el esfuerzo de poner las imágenes, no sabía qué hacer! y es sencillo ^^
November 10th, 2009 at 1:49 am
Gracias!!! por gente como tu la red es tan fucnional
November 11th, 2009 at 11:46 pm
Gracias muy buen aporte, asi se debe utilizar internet y no para blasfemar con articulos que mienten o que mejor dicho contienen contaminación o basura virtual.
November 15th, 2009 at 8:58 pm
gracias muy util el articulo, gracias por el esfuerzo
November 18th, 2009 at 8:40 pm
mil gracias me sirvio muxo
November 19th, 2009 at 11:01 pm
Muchas gracias, me ahorraste mucho tiempo en cálculos porque dentro de la opción “Formato de línea de tendencia” en las últimas dos opciones “Presentar ecuación en el gráfico” y “Presentar el valor de R cuadrado en el gráfico” salen los resultados de la regresión seleccionada. Muy buen aporte.
November 23rd, 2009 at 2:30 am
Muy bien explicado, aunque faltaría como aplicarlo en ciertos casos y la interpretación del resultado
November 29th, 2009 at 9:23 am
Hola KnxDT: espero aun veas mi mensaje. Coincido con lo demás, la verdad fue de gran ayuda tu explicación y lo hizo mas sencillo de entender. Saludos
November 29th, 2009 at 4:33 pm
Claro que te leo Bioprincesita, al igual que a los que anteriormente comentaron, y me alegro que se hayan tomado todos la molestia de comentar.
Me gratifica que les haya servido. Saludos 🙂
January 3rd, 2010 at 10:44 pm
Gracias realmente eres muy buen profesor, es muy fácil como tú explicas.
January 19th, 2010 at 6:33 pm
Muchas gracias es agradable encontrar personas que comparten sus conocimientos y con todo y imagenes.
March 6th, 2010 at 12:17 am
oe ta que te pasaste eh 😀 grax por la infoooooo al fin encontre algu bueno jjee
March 19th, 2010 at 11:10 pm
Por favor necesito que me ayuden a solucionar lo sgte
La empresa Apple Security, especializada en seguridad de hogares, realizó un análisis de la demanda de sus servicios.
Durante los últimos 10 años la cantidad de hogares protegidos por Apple cada año y la tasa nacional de incursiones
por cada mil hogares ha sido:
Año Hogares Incurciones
1 36 14.6
2 33 15.3
3 40 18.4
4 41 18.9
5 40 20.2
6 55 22.3
7 60 25.3
8 54 23.5
9 58 25.8
10 61 29.1
Utilizando una regresión:
¿cuál sería la predicción de demanda en los años 11 y 12?
¿Que tan bien se ajusta el modelo a los datos?
¿Que otra información sería útil?
April 7th, 2010 at 2:00 am
uff mchisisisimas gracias no sabes en verdad cuanto te lo agradezco… en verdad thanks….estaba desesperada por q no encontraba algo q en realidad me sirviera gracias a dios encontre esto… y estoy deacuerdo con los demas en todo como podras darte cuenta… gracias
April 24th, 2010 at 10:58 am
Muchas gracias
muchas veces se me ahce complicado el office 2007
ha sido de gran ayuda
graciassssssssssssssssss
May 24th, 2010 at 12:39 am
gracias me ayudo mucho justo para practicarlo y desarrollarlo en mi examen….muchas gracias =)
June 17th, 2010 at 7:00 pm
muchisimas gracias!..la verdad que me ayudo mucho
July 3rd, 2010 at 6:37 pm
Mil gracias me ayudaron mucho, pero la otra duda que tengo es como hacer en base a esta regresion lineal una proyeccion de datos por ejemplo tengo datos hasta el 2003 y necesito realizar hasta el 2011 si me pueden explicar les agradezco
August 1st, 2010 at 9:12 pm
UHI ESTA BN EXPLICADO, Y ES DE MUCHA AYUDA GRACIAS!!
August 1st, 2010 at 9:47 pm
Si me pudieran ayudar en hallar la curva de regresion cuadratica
he encontrado una funcion pero me sale error
=estimacion.lineal(valoresy,valoresx^(1,2))
No es necesario el index esoo si sale.
gracias
August 2nd, 2010 at 1:40 pm
Hola me podrian enviar ejemplos de graficas saludos
August 7th, 2010 at 2:33 pm
Nunca comento, pero muy buen ejemplo 😛
@luis, usa el grafico, selecciona polinomica grado 2 (cuadratica) y marca abajo presentar ecuacion en el grafico
September 29th, 2010 at 10:30 am
Para elaborar un gráfico de regresión cuantos tipos de datos necesito 2, 3?, me gustaría me pusieran un ejemplo.
Gracias
October 10th, 2010 at 3:59 pm
uy parce me salvo la vida
October 20th, 2010 at 8:17 pm
Parece gracias por esa explicacion tan excelente ….
November 6th, 2010 at 1:43 pm
oe amigo gracias me sirvio bastante gracias??
November 18th, 2010 at 10:53 am
muchísimas gracias por el tutorial!!!!!!!
December 27th, 2010 at 12:21 pm
Me gustaria saber como conseguir una regresion lineal para listas de numeros no secuenciales, en el eje x. Y tambien poder graficar estos puntos dentro de una escala lineal…. por favor!
March 19th, 2011 at 8:57 pm
wao!! mil gracias!! ahora no sufrire para hacer mi práctica de climatologia, muchas gracias! la informacion precisa, sin mucho rodeo justo al grano, y super entendible la forma como explicas.. felicitaciones!
April 10th, 2011 at 8:24 pm
Gracias capo, me re salvasteeeeee
May 2nd, 2011 at 5:54 am
Muchas Gracias!! Me has ayudado de una manera simple y rápida!
May 5th, 2011 at 1:42 pm
Muchas graciax me has ayudado un monton…
May 19th, 2011 at 10:12 pm
Mil Gracias!!!!! Me salvaste 😉
June 17th, 2011 at 4:13 pm
Para Moraima
De acuerdo a tu primera pregunta, sobre la predicción en los años 11 y 12, la respuesta es satisfactoria y positiva, dado que el coeficiente de correlación (R2) tiene más de un 85% de responsabilidad entre los años y el número de hogares protegidos por Apple, o sea, que el incremento anual de dichos hogares estará garantizado en un alto porcentaje. Así se puede entonces predecir los valores de los hogares (protegidos) con la tasa nacional de incursiones, razón por la cual hay que emplear las dos ecuaciones:
1. Ecuación del coeficiente de correlación entre años y hogares, y = 3.284x + 29.73 (R2 = 0.853);
donde se obtiene el número de hogares para los dos años posteriores: año 11 = 66 hogares aproximadamente, y año 12 = 70 hogares aproximadamente. Así, con estos dos datos, se procede a utilizar la segunda ecuación entre el número de hogares y la tasa de incursiones para predecir los valores de los dos años siguientes:
2. Ecuación del coeficiente de correlación entre hogares y tasa, y = 0.410x + 1.650 (R2 = 0.903);
donde se obtiene la tasa de nacional de incursiones: año 11 = 28.71 y año 12 = 33.66.
En tu segunda pregunta una explicación sobre qué tan bien se ajusta el modelo a los datos depende en gran medida de lo que se busque con dicho análisis, ya que hay veces en que se exige de determinada información y datos una alta asociación de, los hogares con la tasas de incursiones, en este caso. En mi opinión, desde las ciencias naturales y seguramente alejada de tu perfil, un coeficiente de correlación superior al 50%, como es tu caso, es de suprema importancia a tener en cuenta como un punto decisivo en el modelo empleado para poder concluir sobre el estudio.
Y, finalmente, tu tercera pregunta, está sujeta a lo que se plantea en las proyecciones de los objetivos previamente planteados por tu área y estudio específico de interés. Sugiero que dicho regresión sea tomada en cuenta de forma seria, si depende de eso un eventual incremento de la tasa de incursiones nacionales, y relacionarla a un incremento, paulatino a veces, del número de hogares protegidos.+
Muchas gracias, de antemano por la explicación, la entendí sin dificultad y leyendo a los posteadores me encontré con que a Moraima no se le había respondido, al menos por este mismo post, así que me propuse realizarlo. Lamento no haber tenido la necesidad de averiguar sobre este tema, pues, posiblemente, hubiera ayudado a Moraima a tiempo en sus predicamentos. Gracias “one more time”.
October 16th, 2011 at 8:10 pm
gracias, me sirvio mucho tu aporte, muy bien explicado, de verdad muy bueno 🙂
November 2nd, 2011 at 11:00 am
Fue de mucha ayuda!! Muchisimas Gracias!! Se puede obtener la ecuación de la recta de alguna manera??
November 2nd, 2011 at 2:37 pm
@Pauuu: Claro, solamente necesitas generar la ecuación de la siguiente forma: y = ax + b
Igualas a cero (0) las dos variables “x” y “y” y con eso hallas las variables “a” y “b”. Recuerda que debes antes de eso dar clic derecho sobre la recta de regresión y seleccionar la opción de mostrar los ejes de intersección.
Saludos.