REGRESIÓN LINEAL SIMPLE EN PYTHON CON PREDICCIÓN

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https://www.youtube.com/watch?v=Z5qD04p_lyo

Zusammenfassung

TLDRO vídeo ofrece unha explicación detallada do uso de tres diferentes programas (Excel, Python e SPSS) para realizar un exercicio de regresión lineal simple. A regresión lineal simple é unha técnica estatística utilizada para predicir o valor dunha variable dependente baseándose nunha variable independente. O exemplo presentado gira ao redor de predecir o número de produtos terminados baseándose nas horas traballadas. O proceso comeza por cargar unha base de datos que inclúe horas de traballo, horas de descanso (para futuros exercicios de regresión múltiple), e produtos terminados. Usando Python, a data frame cargada é utilizada para seleccionar as variables independentes (X) e dependentes (Y). Con librerías como Pandas para a manipulación de datos e Matplotlib para a visualización, o modelo de regresión é creado para determinar a ecuación matemática da recta de regresión, así como os coeficientes de correlación e determinación. O coeficiente de correlación indica unha forte relación positiva entre horas traballadas e produtos terminados (0.8889), mentres que o coeficiente de determinación (0.79) suxire unha boa capacidade predictiva do modelo. Finalmente, preséntase un exemplo de predición de número de produtos con 10 e 15 horas de traballo.

Mitbringsel

  • 📊 A regresión lineal simple predice unha variable a partir doutra.
  • 💻 Python é unha ferramenta eficaz para realizar regresión simple.
  • 📈 O coeficiente de correlación próximo a 1 indica unha relación forte.
  • 📉 O modelo usa mínimos cadrados para a ecuación.
  • 🔍 O coeficiente de determinación do 79% suxire boa predictibilidade.
  • 🗂 Necesítanse alomenos 40 datos para un modelo robusto.
  • 🔧 Pandas e Matplotlib son útiles para o manexo e visualización de datos.
  • 🧮 A ecuación do modelo é Y = 0.494X + 5.166.
  • 📐 O modelo predice 10.1 produtos para 10 horas de traballo.
  • 📂 O arquivo de base de datos úsase para cargar e procesar información.

Zeitleiste

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Introducción á regresión lineal simple co propósito de predecir a variable dependente 'y', utilizando unha variable independente 'x'. Exemplifícase cun experimento sobre horas de traballo e produtos terminados, empregando programas como Excel, Python e SPSS para desenvolver o exercicio. Menciónase a base de datos que se usará, que contén catro columnas relativas a días, horas de traballo ('x'), horas de descanso, e produtos terminados ('y'). Explícase a importancia de determinar a relación entre 'x' e 'y' para predicir comportamentos futuros.

  • 00:05:00 - 00:10:11

    Descríbese o proceso de carga de datos en Python e o uso de librerías específicas para a análise de regresión. Destácase a importancia do coeficiente de correlación e determinación para avaliar o modelo desenvolvido. Proporcionase un exemplo de predición utilizando a ecuación de regresión lineal, con énfase na necesidade de suficiente número de datos para a creación de modelos efectivos. O vídeo conclúe coa importancia de aplicar este tipo de análise a proxectos para entender mellor as relacións entre variables.

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Häufig gestellte Fragen

  • Que é a regresión lineal simple?

    É un método estatístico para predicir o valor dunha variable (dependente) baseándose no valor doutra variable (independente).

  • Como se utiliza Python para a regresión lineal?

    Cargamos a base de datos, seleccionamos variables independentes e dependentes e executamos librarías para xerar o modelo de regresión.

  • Cal é a fórmula da ecuación de regresión obxectivo neste vídeo?

    A ecuación da recta é Y = 0.494 * X + 5.166, onde X son as horas traballadas.

  • Que representan os coeficientes de correlación?

    Indican a forza e dirección da relación entre dúas variables. Canto máis próximo a 1 ou -1, máis forte é a correlación.

  • Que é o coeficiente de determinación?

    Representa a proporción de varianza da variable dependente que é predecida pola variable independente. Neste exemplo, é 0.79.

  • Cales son os tres programas mencionados para realizar regresión lineal?

    Excel, Python e SPSS.

  • Cal é a recomendación mínima de datos para a creación do modelo de regresión?

    Recoméndase ter un mínimo de 40 datos.

  • Como se pode avaliar o modelo de regresión?

    Usando os coeficientes de correlación e determinación para avaliar a forza e eficacia do modelo.

  • Que métodos utiliza o modelo para minimizar o erro?

    Utiliza o método de mínimos cadrados.

  • Que ferramenta de Python se menciona para gráficos?

    Se menciona Matplotlib para crear gráficos detallados e avanzados.

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    Hola a todos Bueno vamos a desarrollar
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    un ejercicio de regresión lineal simple
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    les dejaré aquí en la descripción una
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    explicación mucho más detallada de eh
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    este tipo de métodos de predicción
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    entonces para ello simplemente vamos a
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    recordar que nosotros tenemos y
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    necesitamos una variable predictora para
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    poder llegar a predecir el
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    comportamiento de una variable que nos
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    gustaría si ular Y predecir entonces
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    vamos a llamar x a esa variable
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    predictora en el contexto de experimento
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    sería nuestra variable independiente y
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    esa variable que yo quiero predecir será
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    y y será básicamente esa variable
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    dependiente Entonces vamos a simular un
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    conjunto de datos en donde esa variable
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    x Serán las horas de
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    trabajo de un conjunto de trabajadores o
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    del trabajador en sí y queremos predecir
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    tiene en cuenta esa matriz de datos
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    Cuántos productos terminados de acuerdo
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    a las horas trabajadas en una
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    organización Se podrían llegar a obtener
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    Y de esa manera yo por lo menos
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    preguntar ya con precisión de acuerdo y
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    conociendo mi organización Cuántos
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    productos debería
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    terminar si se trabajan 10 horas por
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    ejemplo entonces para desarrollar este
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    tipo de ejercicios vamos a verlos por
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    tres diferentes programas
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    el primero Excel el segundo python y el
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    tercero sps hoy vamos a desarrollar el
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    ejercicio a través de un código que
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    también les voy a dejar en la
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    descripción y que simplemente sería que
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    ustedes lo repliquen para que entiendan
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    el paso a paso de cada código y lo
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    puedan implementar en otros proyectos
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    entonces para ello yo les voy a
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    compartir también
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    esta base de datos que es la que vamos a
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    trabajar la cual tiene simplemente
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    cuatro columnas la primera columna que
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    muestra la temporalidad el día que se
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    registró o más bien la semana que se
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    registró la cantidad de horas que este
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    es importante nuestra nuestra variable
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    independiente o x las horas de descanso
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    que la utilizaremos en otro ejercicio
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    pero para hacer regresión lineal
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    múltiple y esta variable productos
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    terminados que nos interesa pues para
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    entender cómo es el comportamiento de
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    esa variable con respecto al a las horas
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    trabajadas y que Al final nos va a
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    permitir determinar y predecir cuál
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    podría ser ese comportamiento de acuerdo
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    a esas horas trabajadas entonces Bueno
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    nos vamos a ir de una vez a
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    python vamos a buscar
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    python tenemos este código en python que
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    se los voy a dejar en la
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    descripción y lo primero antes de correr
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    este código lo que vamos a hacer acá en
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    el entorno de python es cargar cargar
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    ese archivo de trabajo que también les
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    dejaré en la descripción para que lo
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    repliquen pu vienen buscan donde hayan
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    guardado
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    esa este archivo que se llama datos
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    guion producción Voy a cargarlo a mi
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    entorno y espero que Listo ya está
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    cargado acá pues lo que voy a decirle
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    acá es voy a cerrar yo ya sé que acá
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    está mi mi mi base de datos que se llama
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    datos ge Production lo primero es que
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    simplemente voy a importar la librerías
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    que necesito si es para graficar pandas
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    es para manejar bases de datos Y esta es
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    muy importante ese Clear Porque nos
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    ayuda básicamente a hacer el modelo de
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    regresión también para manejar matrices
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    este otro que también hace parte de la
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    librería es Clear que nos ayuda a
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    determinar eh el r cuadrado o
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    coeficiente de terminación que ya lo
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    explicaré y este Maple blit que nos
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    ayuda también a generar gráficas mucho
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    más
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    eh detalladas avanzadas Y de muy buena
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    definición Entonces ya lo cargué le voy
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    a dar de nuevo luego voy a venir a esta
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    opción que dice cargar datos Y lo único
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    que yo le estoy diciendo es que me
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    genere un dataframe o que me traiga Ese
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    Conjunto de datos y lo voy a llamar DF
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    listo DF que simplifica básicamente
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    dataframe listo y luego luego
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    simplemente le agrego esta función o
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    esta línea de código para decir que el
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    archivo viene en Excel y se denomina
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    datos producción listo y luego esta
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    siguiente línea Es para que me muestre
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    el encabezado pero con las dos primeras
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    filas de los datos Y aquí tenemos los
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    datos que les acaba de mostrar en Excel
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    listo horas trabajadas horas de descanso
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    y productos terminados nos centraremos
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    en estas dos horas de trabajo y
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    productos terminados listo entonces para
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    ello pasamos al tercer paso que es
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    seleccionar las variables Entonces yo
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    tengo que dejar muy claro Cuál es la
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    variable x y cuál es la variable y
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    simplemente los voy a poner estos
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    nombres horas trabajadas Aquí están
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    entre entre comillas y autos producidos
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    que sería el producto terminado que se
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    lo voy a ajustar acá listo es esta este
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    encabezado que está acá lo voy a copiar
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    para que no me genere
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    error y lo traigo acá y le doy pegar
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    Listo ya he seleccionado las dos voy a
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    correr Entonces esta línea para que
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    python me interprete estos dos eh estas
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    dos variables y me las cree aquí como
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    variable x y variable y luego
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    Simplemente ya voy a darle correr a la
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    siguiente línea donde dice generar
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    análisis y básicamente lo que hace estas
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    líneas es utilizar una librería para que
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    genere el modelo de regresión y me
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    imprima en esta otra línea la ecuación
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    de la recta me imprima también el
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    coeficiente correlación que es
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    importante y el coeficiente de
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    determinación
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    listo luego simplemente le digo que me
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    genere una gráfica eh de regresión
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    teniendo en cuenta las variables que ya
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    le he mencionado y que me genere una un
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    intervalo de confianza del 95 por. y ya
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    está por defecto todo simplemente es
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    correrlo y analizar la información que
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    tenemos acá nos da para presentarlo en
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    un informe la ecuación de la recta de
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    acuerdo a los datos que teníamos
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    e nos dice que y es igual a
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    0.494 x es decir yo multiplico La X o el
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    valor de X que cierto que son las horas
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    de trabajo por este valor y le voy a
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    sumar 5 pun 166 y esta operación estos
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    valores de acá me van a me van a dar el
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    resultado de y listo ahora Cómo podemos
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    evaluar inicialmente nuestro modelo
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    simplemente decimos que tenemos un
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    coeficiente de correlación de
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    0.8889 que eso quiere decir que lo
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    recordamos en nuestras clases de
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    correlación y de asociación lo que
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    queremos decir es que allí tenemos una
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    relación muy fuerte cada vez que se
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    acerque a uno o a menos un la relación
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    cada vez va a ser más fuerte en este
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    caso están
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    0.8889 muy cercano a uno es una
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    correlación primero positiva es decir
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    tenemos que cada vez que aumenta una
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    variable Pues la otra también cierto eso
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    quiere decir que es positiva o que es
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    directamente proporcional y dos que es
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    muy fuerte por ese valor que se acerca
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    un y luego tenemos nuestro coeficiente
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    de determinación este coeficiente de
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    determinación nos dice básicamente que
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    es de
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    0.79 qu quiere decir esto en realidad
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    esto es un valor que podemos expresar
  • 00:07:56
    porcentualmente podíamos decir que es el
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    70 9% cierto de qué nos quiere decir
  • 00:08:03
    este porcentaje o coeficiente de
  • 00:08:05
    determinación que es básicamente la
  • 00:08:08
    probabilidad para explicar el
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    comportamiento de esta variable con este
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    modelo que acabamos de generar Entonces
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    tenemos también un porcentaje de
  • 00:08:15
    determinación o de explicación de lo que
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    nos puede dar el modelo bastante alto
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    casi el 80% entonces por ahí decimos
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    tenemos un muy buenos datos para poder
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    hacer pred
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    aquí tenemos el gráfico que representan
  • 00:08:32
    los datos con esa línea de tendencia
  • 00:08:35
    cierto que trata de reducir el error por
  • 00:08:38
    defecto Este modelo utiliza el método de
  • 00:08:41
    mínimos cuadrados para hacer esa esa
  • 00:08:44
    representación de esa ecuación lineal y
  • 00:08:48
    luego ya tenemos aquí abajo eh una
  • 00:08:52
    pequeña línea de código que nos permite
  • 00:08:55
    hacer predicciones Simplemente yo
  • 00:08:57
    tendría que ajustar por ejemplo el dato
  • 00:09:00
    predictor yo quisiera la pregunta que
  • 00:09:02
    nos hacíamos hace un rato Es simplemente
  • 00:09:06
    pensar bueno Qué pasa si trabajamos
  • 00:09:11
    aproximadamente 10 horas de trabajo
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    Simplemente yo agrego el valor acá en
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    este caso serían 10 y le voy a dar
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    correr y él me va a
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    decir la predicción de autos producidos
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    para 10 horas trabajadas es de 10.1
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    automóviles o productos terminados Ah
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    bueno Y si son entonces 15 horas las que
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    se van a trabajar lo corro y me da el
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    valor de cantidad de producto terminado
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    que se debería considerar teniendo en
  • 00:09:44
    cuenta ya esa matriz de datos que
  • 00:09:46
    tenemos listo la recomendación es que se
  • 00:09:49
    tengan mínimo 40 datos para empezar a
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    crear modelos de regresión Pero entre
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    más datos pues mejor podríamos llegar a
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    construir nuestros modelos Bueno muy
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    bien este sería entonces la explicación
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    para que puedan implementar este código
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    en eh análisis de regresión lineal
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    simple en sus proyectos
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