Corré tu primera regresión
sin saber la fórmula.

Elegís qué querés explicar, con qué variables, y ChartBay estima el modelo, revisa los supuestos y te devuelve la lectura en castellano. Cuando quieras profundizar, están MCO restringido, errores robustos y series de tiempo.

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{# Vista previa del laboratorio: es una maqueta estatica, no el lab real. #}

chartbay · laboratorio · modo guiado

¿Qué querés explicar?

salario▾

¿Qué variables podrían explicarlo?

educacion experiencia mujer

Estimar modelo MCO · 526 observaciones

Cada año adicional de educación se asocia con 0.54 unidades más de salario por hora.

salariô = −0.9049 + 0.5414·educacion + 0.0701·experiencia

R² aj. 0.2223 2 de 2 significativas 1 supuesto a revisar

Simple al entrar

El modo guiado muestra tres preguntas y un botón. Nada de sintaxis, nada de parámetros que todavía no significan nada.

Profundo cuando explorás

MCO restringido con test de Wald, errores HC1, HC3 y HAC, ADF, ACF, PACF y Ljung-Box, y Python real vía WebAssembly.

Reproducible para la cátedra

Cada estimación genera su sintaxis en R, Python, Stata y notebook, más el informe con tablas y estado de supuestos.

Casos preparados para la práctica

Se abren desde el laboratorio con el modelo ya especificado. Cada uno muestra un estado distinto: válido, a revisar, o bloqueado porque el modelo no se puede estimar.

Ver los casos

Caso	n	Consigna	Resultado
01_simple_linear	10	MCO simple	válido
03_beta1_eq_beta2_false	200	Wald β₁ = β₂	se rechaza H₀
05_perfect_collinearity	120	Matriz singular	no se puede estimar

Módulos disponibles

El núcleo corre en tu navegador, en TypeScript: los datos que cargás no se suben a ningún servidor. Cada módulo está validado contra statsmodels y scipy como referencia. El modo Pro carga un intérprete de Python real (NumPy, pandas y statsmodels vía WebAssembly) sin salir de la página; está en beta hasta terminar su QA, así que la versión estable es Lite.

{% if secciones.datos %} {% endif %} {% if secciones.chartpython %} {% endif %}