Categoría: Divulgación

La regresión lineal múltiple: cuando la realidad depende de varias causas

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3D scatter plot with blue data points and a semi-transparent fitted regression plane

En muchos fenómenos reales, una sola variable no basta para explicar lo que ocurre. El precio de una vivienda no depende únicamente de sus metros cuadrados, sino también de su ubicación, su antigüedad o su estado de conservación. El rendimiento académico no se relaciona sólo con las horas de estudio, sino también con el descanso, el contexto familiar o la dificultad de la materia.

La pregunta que aparece entonces es una extensión natural de la que ya planteaba la regresión lineal simple: si una variable puede ayudarnos a predecir otra, ¿qué ocurre cuando intervienen varias al mismo tiempo?

Uno de los modelos más importantes para abordar esta situación es la regresión lineal múltiple. Su idea central sigue siendo sencilla, pero su alcance es mucho mayor: permite estimar cómo se relaciona una variable con varias explicaciones simultáneas y construir predicciones más ricas y realistas.

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AlphaFold: la inteligencia artificial que predijo la forma de la vida

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La vida funciona gracias a moléculas diminutas que no vemos, pero que trabajan constantemente dentro de las células. Algunas transportan sustancias, otras aceleran reacciones químicas, otras envían señales y otras ayudan a construir tejidos. Entre todas ellas, las proteínas ocupan un lugar central.

Una proteína es una molécula formada por una cadena de piezas más pequeñas llamadas aminoácidos. Podemos imaginar los aminoácidos como las letras de un alfabeto químico. Al combinarse en distinto orden, forman cadenas diferentes. Pero en biología no basta con conocer la secuencia de esas “letras”. Lo decisivo es la forma que adopta la cadena cuando se pliega en el espacio.

Esa forma tridimensional determina qué puede hacer una proteína. Si encaja con otras moléculas, si participa en una reacción, si transporta una sustancia o si está relacionada con una enfermedad depende, en gran parte, de su estructura. Por eso, durante décadas, una de las grandes preguntas de la biología fue: si conocemos la secuencia de aminoácidos de una proteína, ¿podemos predecir su forma?

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Ernst Bloch y la predicción: el “todavía-no” del futuro

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Cuando pensamos en predicción, lo habitual es imaginar datos, modelos y probabilidades. Intentos de reducir la incertidumbre para tomar mejores decisiones. Pero hay una cuestión más profunda: ¿de dónde nace realmente esa necesidad de anticipar el futuro?

El filósofo Ernst Bloch ofrece una respuesta sugerente: el ser humano no vive solo en el presente, sino proyectado constantemente hacia lo que aún no existe. Antes de calcular escenarios, ya imaginamos posibilidades. Antes de construir modelos, ya vivimos orientados hacia el futuro.

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AlphaGo: ¿predicción… o pensamiento divino?

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En 2016 ocurrió algo que, durante décadas, muchos expertos consideraban improbable: una máquina fue capaz de derrotar a uno de los mejores jugadores del mundo en un juego que simbolizaba la intuición humana.

El sistema era AlphaGo, desarrollado por DeepMind, y su oponente era el campeón surcoreano Lee Sedol.

A primera vista, podría parecer simplemente otro avance tecnológico. Pero lo que ocurrió en aquellas partidas fue algo más profundo: por primera vez, una máquina no solo competía con un humano en un terreno complejo, sino que lo hacía de una forma que desafiaba nuestra propia manera de pensar.

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Tres predicciones para 2026 (revisión primer trimestre)

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A comienzos de año planteé tres predicciones para 2026 siguiendo un enfoque explícitamente probabilístico: no tanto para acertar una cifra concreta, sino para dejar claro el razonamiento detrás de cada escenario. Como se prometió entonces, el objetivo no era solo predecir, sino también revisar.

Tras el cierre del primer trimestre, ya disponemos de nueva información relevante —tanto en el ámbito macroeconómico como en el mercado inmobiliario y en el contexto político— que justifica actualizar esas previsiones. En las siguientes secciones reviso cada una de las tres predicciones iniciales, ajustando la tasa base, los motores y los frenos para reflejar mejor el estado actual del mundo.

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TBF crece: de la explicación a la construcción

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En las últimas semanas he seguido dando forma a la estructura del blog. No tanto por añadir contenido nuevo, sino por ordenar mejor las piezas que ya forman parte del proyecto.

Si hasta ahora había una separación clara entre divulgación y predicción, a partir de ahora se añade un tercer elemento: la contrucción de modelos de predicción cuantitativa.

Una nueva página de Proyectos

He creado una página específica donde se recopilan los proyectos que voy desarrollando y publicando en GitHub.

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Del absentismo a la contratación temporal: un proyecto de regresión lineal simple paso a paso

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A menudo se habla de predicción cuantitativa como si fuera un terreno reservado a modelos complejos, librerías sofisticadas y sistemas difíciles de explicar. Pero no siempre hace falta empezar por ahí. De hecho, muchas veces creo que ocurre lo contrario: para entender bien qué significa predecir con datos, conviene empezar por un modelo pequeño, transparente y fácil de interpretar.

Por eso he querido compartir en GitHub un proyecto completo construido alrededor de una pregunta muy concreta: cómo estimar cuántos días de contratos temporales de cobertura pueden generarse cuando aumenta el absentismo laboral por incapacidad temporal (IT). No he preparado este repositorio para presentar un gran sistema productivo ni una solución definitiva. Lo he hecho para mostrar, de forma reproducible, cómo puede utilizarse una regresión lineal simple como método de predicción cuantitativa.

La idea del proyecto no es solo enseñar una ecuación. Es enseñar un recorrido. Cómo se parte de una pregunta real, cómo se traduce esa pregunta a variables medibles, cómo se preparan los datos, cómo se comprueba si la relación tiene sentido y cómo se convierte finalmente el modelo en una pequeña aplicación utilizable. En el fondo, lo que me interesaba compartir no era solo el resultado, sino el proceso.

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La regresión lineal simple: el primer puente entre datos y predicción

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En muchos contextos cotidianos observamos relaciones entre variables: más horas de estudio suelen asociarse con mejores notas, viviendas más grandes suelen tener precios más altos, y más entrenamiento suele mejorar el rendimiento deportivo.

La pregunta que surge de forma natural es sencilla pero profunda: ¿podemos cuantificar estas relaciones para anticipar lo que ocurrirá en el futuro?

Uno de los modelos más simples y elegantes para responder a esta pregunta es la regresión lineal simple. A pesar de su aparente sencillez, este modelo constituye uno de los pilares fundamentales de la predicción cuantitativa.

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Historia de la regresión: de la regla de tres al machine learning

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Cuando hoy escuchamos palabras como machine learning o inteligencia artificial, es fácil imaginar algoritmos sofisticados trabajando sobre enormes bases de datos. Sin embargo, la idea fundamental detrás de muchos de estos modelos es mucho más antigua. En el fondo, todos intentan responder una pregunta sencilla: si una variable cambia, cómo cambia otra.

Responder a esa pregunta con números ha sido una preocupación constante durante siglos. Mucho antes de que existiera la estadística formal, científicos, comerciantes y astrónomos ya intentaban encontrar patrones que permitieran anticipar resultados.

La regresión moderna es el resultado de ese largo esfuerzo intelectual. Su historia no es una ruptura tecnológica reciente, sino una evolución gradual de ideas que comienzan con cálculos muy simples y terminan en los algoritmos de aprendizaje automático actuales.

1. Cuando predecir era hacer cuentas

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De la pregunta a la predicción: cómo se construye un modelo cuantitativo

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Cuando se habla de inteligencia artificial o aprendizaje automático, muchas veces se piensa inmediatamente en algoritmos complejos. Sin embargo, en la práctica los modelos son solo una pequeña parte del trabajo.

La predicción cuantitativa no consiste simplemente en “aplicar un algoritmo”. Consiste en recorrer un proceso estructurado que transforma datos en conocimiento útil para tomar decisiones.

Ese proceso es lo que en ciencia de datos se conoce como el ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.

Aunque los modelos puedan ser muy diferentes —desde una simple regresión hasta sistemas avanzados de deep learning—, casi todos los proyectos siguen una lógica muy similar.

En términos generales, este recorrido puede resumirse en seis etapas:

  1. Definir el objetivo
  2. Adquirir los datos
  3. Explorar la información
  4. Preparar el dataset
  5. Construir el modelo
  6. Desplegar y monitorizar

En este post veremos brevemente qué ocurre en cada una de estas fases. En futuras publicaciones iré mostrando proyectos reales que siguen exactamente esta misma estructura. Estos nos servirán de ejemplo de los modelos de predicción cuantitativa más utilizados

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