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El análisis de regresión es el estudio de la dependencia de una variable llamada variable dependiente de una o más variables, llamadas variables explicativas, con el fin de estimar o predecir el valor de la primera (variable dependiente) en términos de los valores conocidos de la variable. luego (variables independientes).
Si la relación se puede definir como
Y (variable dependiente) = A + B (X) (variable independiente) + U (términos de error)
entonces, en un lenguaje laico, la linealidad significa que Y es una función de línea del parámetro B, es decir (los parámetros se elevan a la primera potencia solamente. Por ejemplo, si Y sale en función de B
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entonces no es una regresión lineal.
Si ampliamos nuestro modelo simple de regresión de dos variables y agregamos más variables, serán modelos de regresión múltiple. Un modelo en el que la variable dependiente (Y) depende de dos o más variables explicativas. No debe haber una relación lineal exacta entre las variables explicativas. Técnicamente se conoce como sin colinealidad.
Explicación paso a paso:
espero haberte ayudado :) (ponme coronita)