Cómo realizar una regresión logarítmica en Google Sheets


La regresión logarítmica es un tipo de regresión que se utiliza para modelar situaciones en las que el crecimiento o la decadencia se acelera rápidamente al principio y luego se ralentiza con el tiempo.

Por ejemplo, la siguiente gráfica muestra un ejemplo de decaimiento logarítmico:

Para este tipo de situación, la relación entre una variable predictora y una variable de respuesta podría modelarse bien usando una regresión logarítmica.

La ecuación de un modelo de regresión logarítmica toma la siguiente forma:

y = a + b*ln(x)

dónde:

  • y: La variable de respuesta
  • x: La variable predictora
  • a, b: Los coeficientes de regresión que describen la relación entre x e y

El siguiente ejemplo paso a paso muestra cómo realizar una regresión logarítmica en Hojas de cálculo de Google.

Paso 1: crear los datos

Primero, creemos algunos datos falsos para dos variables: x e y :

Paso 2: Tome el logaritmo natural de la variable predictora

A continuación, necesitamos crear una nueva columna que represente el logaritmo natural de la variable predictora x :

Paso 3: ajuste el modelo de regresión logarítmica

A continuación, ajustaremos el modelo de regresión logarítmica.

Para hacerlo, escriba la siguiente fórmula en la celda E2 :

= ESTIMACION.LINEAL ( B2:B16 ,  C2:C16 )

Una vez que presione Enter , se mostrarán los coeficientes del modelo de regresión logarítmica:

regresión logarítmica en Google Sheets

Usando los coeficientes de la salida, podemos ver que la ecuación de regresión logarítmica ajustada es:

y = 63,0686 – 20,1987 * ln(x)

Podemos usar esta ecuación para predecir la variable de respuesta, y , según el valor de la variable predictora, x .

Por ejemplo, si x = 12, entonces predeciríamos que y sería 12.87 :

y = 63,0686 – 20,1987 * ln(12) = 12,87

Bonificación: siéntase libre de usar esta calculadora de regresión logarítmica en línea para calcular automáticamente la ecuación de regresión logarítmica para un predictor dado y una variable de respuesta.

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