Summary  
This chapter covers implementing linear regression to model and predict relationships between variables by fitting models, evaluating fit with R² and residual plots, interpreting coefficients, and applying the regression formula to new inputs.

General domain of usage  
Business forecasting

En este capítulo, exploraremos los conceptos básicos para realizar un **análisis de regresión lineal** utilizando Microsoft Excel. La regresión lineal es un método estadístico fundamental que permite comprender la **relación entre dos o más variables**.

Al finalizar este capítulo, aprenderás a utilizar Excel para **modelar y predecir resultados** basados en **datos históricos**, una habilidad esencial en campos como economía, negocios y ciencias.

# Tarea

En este ejercicio práctico, **aplicarás las técnicas de regresión lineal** aprendidas en este capítulo a un conjunto de datos real.



Utiliza el conjunto de datos del capítulo anterior.

El objetivo es predecir las **Monthly Sales** en función del **Advertising Budget** y los **Monthly Visitors**.

Nota

* Comienza abriendo tu libro de Excel que contiene las columnas **Monthly Sales** y **Advertising Budget**, entre otras;
* Ve a la pestaña **Datos** en Excel y selecciona **Análisis de datos**;
* De la lista de herramientas de análisis, elige **Regresión** y continúa;
* En el cuadro de diálogo de **Regresión**, asigna **Monthly Sales** como la **Variable dependiente (Rango Y)** y **Advertising Budget** y **Monthly Visitors** como las **Variables independientes (Rango X)**;
* Si los datos seleccionados incluyen encabezados, marca la casilla **Etiquetas**. Especifica dónde deseas que aparezcan los resultados del análisis en tu hoja de cálculo seleccionando el **Rango de salida**;
* Marca **Residuos** para incluir un análisis de errores en tu salida;
* Haz clic en **Aceptar** para **ejecutar el análisis de regresión**. Revisa los resultados, prestando especial atención al **valor R-cuadrado** para evaluar el ajuste del modelo, y analiza los coeficientes para medir el impacto de **Advertising Budget** y **Monthly Visitors** en **Monthly Sales**;
* Utiliza los coeficientes obtenidos de tu análisis de regresión para **crear una fórmula** que prediga las ventas en función de diferentes presupuestos de publicidad;
* Experimenta con esta fórmula modificando los valores de **Advertising Budget** y **Monthly Visitors** para observar los cambios en las **Monthly Sales** predichas.


Pista

¿Cuál es el valor R-cuadrado de tu modelo de regresión?

¿Cuál es la fórmula para estimar Monthly Sales (`MS`) usando Monthly Visitors (`MV`) y Advertising Budget (`AB`)?

¿Cuáles serían las ventas mensuales estimadas para un presupuesto de publicidad de 5000 y 300 visitantes mensuales?

Data Analysis with Excel provides a practical guide to mastering the most essential data management, manipulation, and analysis techniques using Microsoft Excel. You'll gain proficiency in Excel's powerful capabilities, progressing through data analysis methods, and creating dynamic visualizations and interactive dashboards. By the end, you'll learn to automate reporting and apply advanced analytics, equipping you to make informed, data-driven decisions efficiently.

Aprenda a importar, limpiar y transformar datos con funciones avanzadas de Excel para preparar conjuntos de datos para un análisis en profundidad. Domine técnicas para navegar por datos complejos con funciones de búsqueda.

Adéntrate en el núcleo del poder analítico de Excel dominando análisis condicionales, funciones estadísticas y tablas dinámicas. Esta sección te enseña cómo extraer información significativa de grandes conjuntos de datos utilizando una variedad de herramientas analíticas.

Adquiere las habilidades para crear gráficos estadísticos y construir paneles interactivos que comuniquen datos visualmente. Aprende a automatizar tareas repetitivas y generar informes de manera eficiente, mejorando la productividad y la interacción con los datos.

Cubre el análisis de correlación para determinar relaciones entre variables utilizando el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal para explorar relaciones entre variables, la adición de líneas de tendencia para el análisis de patrones en la previsión y el uso de pruebas t y pruebas z en pruebas de hipótesis para evaluar la significancia estadística.

Análisis de regresión en Excel

Tarea

1. ¿Cuál es el valor R-cuadrado de tu modelo de regresión?

2. ¿Cuál es la fórmula para estimar Monthly Sales (`MS`) usando Monthly Visitors (`MV`) y Advertising Budget (`AB`)?

3. ¿Cuáles serían las ventas mensuales estimadas para un presupuesto de publicidad de 5000 y 300 visitantes mensuales?

Análisis de regresión en Excel

Tarea

1. ¿Cuál es el valor R-cuadrado de tu modelo de regresión?

2. ¿Cuál es la fórmula para estimar Monthly Sales (MS) usando Monthly Visitors (MV) y Advertising Budget (AB)?

3. ¿Cuáles serían las ventas mensuales estimadas para un presupuesto de publicidad de 5000 y 300 visitantes mensuales?

2. ¿Cuál es la fórmula para estimar Monthly Sales (`MS`) usando Monthly Visitors (`MV`) y Advertising Budget (`AB`)?