Investigación clínica XVIII Del juicio clínico al modelo de regresión lineal - Palacios-Cruz, Lino; Pérez-Rodríguez, Marcela; Rivas-Ruiz, Rodolfo; Talavera, Juan O (Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social, 2016)
Pensamos que los modelos matemáticos, como la regresión lineal, son conceptos que solo atañen a quienes se dedican a investigar, noción que dista de la realidad. La primera descripción de un modelo matemático fue realizada por Legendré, en 1805, y la introducción formal del término fue hecha por Galton, en 1886. La regresión lineal es útil para predecir la relación entre dos o más variables, siempre y cuando la variable dependiente sea cuantitativa y cuente con una distribución normal. Su desarrollo tiene como primer objetivo determinar la pendiente o inclinación de la línea de regresión: Y = a + bx, donde “a” es la “constante de regresión” que equivale al valor de “Y” cuando “x” es igual a 0 y “b”, también llamada pendiente de la recta, indica el incremento o decremento que se produce en “Y” cuando la variable “x” aumenta o disminuye una unidad. En la línea de regresión, “b” recibe también el nombre de coeficiente de regresión. El coeficiente de determinación (R2) define la magnitud de la capacidad para predecir el efecto de las variables independientes sobre el resultado.