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Regresión lineal

Última actualización el lunes, 29 de abril de 2024.

 

Definición:

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La regresión lineal es un método estadístico que se utiliza para modelar la relación entre una variable independiente (predictora) y una variable dependiente (objetivo) mediante una línea recta. Se busca determinar la mejor ecuación de regresión que se ajuste a los datos observados.

Regresión Lineal: Un concepto importante en Ciencia Cognitiva

Introducción

La regresión lineal es una técnica estadística utilizada en diversos campos, incluyendo la Ciencia Cognitiva y la Lingüística Cognitiva. En el contexto de la Ciencia Cognitiva, esta herramienta se emplea para analizar y modelar la relación entre variables, lo que permite hacer predicciones y comprender mejor los procesos cognitivos.

¿Qué es la Regresión Lineal?

En su forma más básica, la regresión lineal busca establecer una relación lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Esta relación se expresa mediante una ecuación de la forma: y = mx + b, donde y es la variable dependiente, x es la variable independiente, m es la pendiente de la línea y b es la intercepción en el eje y.

Aplicaciones en Ciencia Cognitiva

En Ciencia Cognitiva, la regresión lineal se utiliza para analizar datos experimentales que involucran variables relacionadas con procesos mentales, como tiempos de reacción, memoria o percepción. Al ajustar un modelo de regresión a estos datos, los investigadores pueden identificar patrones y predecir el comportamiento en diferentes situaciones.

Conclusiones

En resumen, la regresión lineal es una herramienta fundamental en el estudio de la mente y el comportamiento humano en el ámbito de la Ciencia Cognitiva. Su capacidad para modelar relaciones entre variables la convierte en un recurso valioso para comprender la complejidad de los procesos cognitivos y lingüísticos.

 

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