Regresión de mínimos cuadrados
La regresión de mínimos cuadrados es un método que se aplica en el ajuste de rectas a un conjunto de datos bivariados presentados en un diagrama de dispersión. Los datos pueden ser diferentes variables cuantitativas, por ejemplo, para analizar la variación del salario mínimo con respecto a los años anteriores, la inflación del precio del petróleo con el tiempo, entre otras.
Este método realiza un ajuste entre los valores reales y los estimados por la recta, determinando la recta de regresión lineal. Además, se aplica en diferentes campos: medicina, química, contabilidad, etc. con el objetivo de predecir modelos de probabilidad de experimentos, que permitan relacionar las dependencia de las variables.
A continuación, se presenta la práctica Regresión de mínimos cuadrados, con el objetivo de que el estudiante sea capaz de interpretar: 1) r (coeficiente de correlación) a medida que se agregan, se mueven o eliminan los puntos de datos; 2) la suma de los residuos al cuadrado, mientras se monta manualmente una línea; y 3) la suma de los residuos al cuadrado de una línea de tendencia a medida que se añade, se mueve o se elimina un punto de datos. Además, compara la suma de los residuos al cuadrado entre una línea ajustada manualmente y una línea de tendencia. Finalmente, determina si un ajuste lineal es apropiado.
Este Objeto Virtual de Aprendizaje [OVA] es un Laboratorio Virtual. Se precisa introducir a los estudiantes en la modelación de relaciones lineales perfectas e imperfectas que involucran datos bivariados con una ecuación y un gráfico, así como utilizar diagramas de dispersión y líneas de mejor ajuste en la representación de las relaciones lineales. Lo anterior se logrará mediante la utilización de textos explicativos, así como recursos multimedia. El OVA cuenta con lo siguiente: introducción, consideraciones teóricas y como último recurso se presenta una guía explicativa para la práctica en el laboratorio virtual. Dicho laboratorio se basa en el modelo de aprendizaje basado en problemas, de modo que el estudiante sea parte del proceso constructivo de su propio aprendizaje.
Simulación de PhET Interactive Simulations (https://phet.colorado.edu/es), Universidad de Colorado Boulder, bajo la licencia CC-BY-4.0.
