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Tenemos la posibilidad de finalizar que el modelo calculado no detalla el accionar del tráfico dado los valores de la otra variable (backlinks). Lamentablemente, tratándose de estudiar la predominación de cambiantes en posicionamiento de un portal de internet en los motores de búsqueda, no tiene que ver con un modelo lineal fácil ni de 2 cambiantes, sino nos encaramos a funcionalidades considerablemente más complicadas en las que se estudian mucho más causantes, pero en la situacion de hallar un modelo conveniente, podríamos adivinar cosas tan atrayentes como los escenarios de tráfico que conseguiríamos para un cierto valor de backlinks o de cualquier otra variable que se estudiara.

Para finalizar, hay que tener en consideración que la confiabilidad de las conjeturas que hacemos con un modelo de regresión es dependiente, además de esto, de cosas como el coeficiente de determinación o la variabilidad de la población del tamaño muestral: cuanto mayor sea, mucho más información vamos a tener y, consecuentemente, mucho más fiables van a ser las conjeturas.

¿De qué manera puedo usarlo en un análisis web?

El análisis de regresión se puede efectuar con distintas herramientas. Contamos a nuestra predisposición inmensidad de opciones, con lo que vamos a deber elegir aquella con la que nos sintamos mucho más cómodos. Por este caso utilizaré Microsoft Excel, pero si sois ávidos desarrolladores, tiene idiomas como R y Python que asimismo nos dan esta alternativa.

La primera cosa que vamos a deber tener presente, como siempre y cuando estamos trabajando con datos, es el desarrollo ETL. Extraemos los datos, en un caso así de Google plus Analytics, bien por exportación de reportes o a través de API; efectuamos las transformaciones que tenemos en cuenta primordiales y van a quedar listas para comenzar a trabajar. Si exporta reportes de Google plus Analytics, lo mucho más simple es efectuarla desde un informe personalizado en el que hayamos incluido las métricas y dimensiones que requerimos. Algo bastante útil, por servirnos de un ejemplo, sería añadir el Default Channel Grouping de Google plus Analytics y después, por medio de filtros de Excel, poder enseñar gráficos de racimo, líneas de inclinación, funcionalidades de correlación y causantes R-cuadrado en función de las métricas elegidas por canal; o por dispositivo, o por S.O., o por segmento de edad, etcétera.

Bibliografía

– Solanes A, Guarda J. Modelos de regresión lineal. A: Pero M, Leiva D, Guarda J, Solanes A, eds. Estadística aplicada a las sociología a través de R y R-Commander. Ibergarceta Publicaciones SL. La capital española; 2012:434-97.

– Sánchez-Villegas A, Martín-Calvo N, Martínez-González MA. Correlación y regresión lineal fácil. A: Martínez González MA, Sanchez-Villegas A, Toledo Atucha EA, Faulín Fajardo J, eds. Bioestadística accesible, 3a ed. Elsevier España SL. Barcelona; 2014: 269-326. (PDF)

Coeficiente de correlación múltiple

Es una medida que señala que tan juntas se están moviendo las cambiantes de la regresión. Ellas van entre -1 y 1. En el momento en que el valor es próximo a 1, quiere decir que las cambiantes se están moviendo de manera afín, Si el valor en cambio es próximo a -1 es indicativo de que las cambiantes se están moviendo en sentido contrario; si el valor va a llegar a ser 0 expresa que no existe ningún género de relación entre las cambiantes. En nuestro ejemplo, el resultado fue de 0,681, esto quiere decir según que las cambiantes se están moviendo en exactamente el mismo sentido.

Esta se encuentra dentro de las medidas que mucho más tiene empleo; señala que el modelo tan efectivo se ha configurado, para comunicarlo mucho más fácil, tiene relación a que comentan en grupo la experiencia y la educación en lo que se refiere al salario. El valor cambia entre 0 y 1; cuanto mucho más próximo este del 1, las cambiantes independientes comentan de mejor forma la variación que tiene la variable ligado. En Nuestro ejemplo R^2 es de 0,464 quiere decir que está en medio de la media; quizá no sea tan precisa por el hecho de que tienen la posibilidad de faltar otras cambiantes que afectan al salario de un individuo, como la capacidad, el sexo o la industria.

Modelo de regresión lineal fácil

La regresión lineal fácil es la técnica mucho más usada, es una manera que deja modelar una relación entre 2 conjuntos de cambiantes. El resultado es una ecuación que se puede emplear para efectuar proyecciones o estimaciones sobre los datos.

Este modelo se considera un predictor x y una variable ligado o contestación Y. Piensa que la auténtica relación entre Y y x es una línea recta y que la observación Y en cada escenario x es una variable azarosa.

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