Dispersión con regresión
Relación entre dos variables y su ajuste.
Definición
La dispersión con regresión pinta cada observación como un punto y ajusta por mínimos cuadrados una recta, con su R² y su banda de confianza para la media. Se lee por la pendiente —cuánto cambia una variable con la otra— y por los puntos que más se salen, señalados por su nombre. Se usa para defender que una variable explica otra y localizar las excepciones.
- Datos
- x · y · label
- Buena para
- Decir cuánto explica una variable a otra y quién se sale de la recta.
- Evítala cuando
- Cuando la relación no es lineal: una recta resume mal una curva y los residuos señalan excepciones que no lo son.
- Se lee bien
- Entre 3 y 400 elementos; dibuja hasta 400
- Datos que faltan
- Omite el valor ausente y lo declara aparte.
- Accesibilidad
- Lector de pantalla: resumen en texto · respeta «reducir movimiento»
Forma de los datos
Qué columnas pide
| Columna | Tipo | Para qué |
|---|---|---|
x | number | La variable EXPLICATIVA. Es el eje horizontal y el denominador de la pendiente. |
y | number | La variable EXPLICADA. Es el eje vertical, y de ella salen los residuos. |
label · opcional | string | Quién es cada punto. Sin ella la nube se dibuja igual, pero los destacados no se pueden nombrar. |
Tamaños
Recompuesta, no encogida
El motor vuelve a componer la pieza a cada ancho: los rótulos conservan su cuerpo y la figura gana alto si lo necesita.
Cuándo usarla
Tres preguntas antes de elegirla
¿Quieres cuantificar la relación con una recta?
Si basta con ver la nube, un gráfico de dispersión la enseña sin ajuste.
Sí: quédate con dispersión con regresión
No: usa Gráfico de dispersión
¿Te basta con la recta y los residuos mayores?
Para comprobar si un modelo falla por tramos, residuos frente a ajustados enseña la forma de lo que no explicó.
Sí: quédate con dispersión con regresión
No: usa Residuos frente a ajustados
¿Las dos variables son medidas y no el tiempo?
Si el eje es el tiempo y lo que cuenta es el ritmo de crecimiento, el crecimiento con tendencia lo compara en escala logarítmica.
Sí: quédate con dispersión con regresión
No: usa Crecimiento con tendencia
Código
La misma pieza, con tus datos
import { getPreset, renderComposition } from 'visx-render/node';
const spec = await getPreset('regression-scatter');
spec.data.rows = misFilas; // x, y
const { svg, warnings } = await renderComposition(spec);También en React con Chart y prepareComposition. Guía para desarrolladores →
Dudas
¿Qué banda es la sombreada?
La de la media condicionada, no la de predicción: dice dónde está la recta, no dónde caerá el próximo punto.
¿Puedo pasar un ajuste ya calculado?
No: la recta, el R² y la banda se calculan sobre las mismas filas que se pintan, para que cualquiera pueda contrastarlos con la nube.
¿Cómo se nombran los puntos destacados?
Con la columna de etiquetas. Sin ella la nube se dibuja igual, pero los residuos mayores quedan sin nombre.
¿Qué hace si faltan datos?
Omite el valor ausente y lo declara aparte.
¿Cómo se ve en el móvil?
El motor la recompone a 420 px de ancho —rótulos, leyenda y alto— en vez de encoger la versión de escritorio.
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