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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