Agregar: http://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision

Un modelo es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación. Se utiliza para indicar qué variables intervienen en la respuesta.

Las estimaciones que realiza son siempre iguales a los datos de entrada iniciales y no predice correctamente los nuevos.

A partir de una distribución bidimensional podemos estudiar la causa-efecto de dos variables (cómo influye una sobre la otra). Por ejemplo, cantidad de lluvia y producción agrícola, aumento de precio y demanda de un producto… Para ello, a partir de una representación gráfica en un sistema de coordenadas encontraremos un “diagrama de dispersión”, será regresión lineal cuando la función es lineal (pendiente y ordenada (y = ax + b)), la recta del gráfico resultante será la recta de regresión. Esto nos permite, además, predecir un valor para una x que no esté en la distribución.

Para modelar la probabilidad de un evento que ocurre en función de otros factores. Usa la función logit.