Observaciones en la elaboración de predicciones
1.La ecuación debe usarse para hacer predicciones sólo acerca de la población de la cuál se extrajo la muestra. Por ejemplo, sería cuestionable usar la relación entre la estatura y el peso de las estudiantes universitarias para predecir el peso de atletas profesionales, dadas sus estaturas.
2.La ecuación debe usarse sólo dentro del dominio muestral de la variable de entrada. Por ejemplo, la predicción de que una universitaria de estatura cero pesa -186.5 libras no tiene sentido. Tal vez, y de manera ocasional, se quiera usar la recta del mejor ajuste para estimar valores que están fuera del intervalo del dominio de la muestra. Esto es posible, pero debe hacerse con precaución y sólo para valores cercanos al intervalo del dominio.
3.Si la muestra fue tomada en 1994, no espere que los resultados sean válidos para 1929 o 2010. Las mujeres actuales pueden ser diferentes a las de 1929 y a las de 2010.
Regresión Lineal
• El análisis de regresión lineal encuentra la ecuación de la recta que describe mejor la relación entre las dos variables. Una aplicación de esta ecuación es hacer predicciones.
•Ejemplos
•El éxito que tendrá un estudiante en la universidad con base en los resultados que obtuvo en el bachillerato.
•Averiguar la distancia necesaria para detener un automóvil conociendo su velocidad.
•El peso que debe tener un niño con base en la estatura.
•El número de sentadillas que realizará un estudiante con base en el número de lagartijas que realizó
Modelos o ecuaciones de predicción
• La relación entre estas dos variables es una expresión algebraica que describe la relación matemática entre x y y. A continuación se presentan algunos ejemplos de varias relaciones posibles:
​
​