Introdución

En esta actividad se presentaran ejemplos de regresión lineal, basandonos en el ejemplo de unos cereales y enfocandonos en las caracteristicas calorías, Azúcares y grasas. Descubriendo cual de las dos variables afecta mayormente en la cantidad de calorías por cereal.
Esta es la fuente de donde conseguí la información: https://www.kaggle.com/crawford/80-cereals. Esta tabla de datos contiene el registro de 80 ejemplares distintos de cereales junto con la informaciíon nutricional de estos. 

cereal
## # A tibble: 77 x 3
##    calories   fat sugars
##       <dbl> <dbl>  <dbl>
##  1       70     1      6
##  2      120     5      8
##  3       70     1      5
##  4       50     0      0
##  5      110     2      8
##  6      110     2     10
##  7      110     0     14
##  8      130     2      8
##  9       90     1      6
## 10       90     0      5
## # ... with 67 more rows


  Hipotesis: el azúcar tendra un mayor impacto en las calorias que contiene un cereal.


Regresión lineal en relación a las grasas 

plot( cereal$fat, cereal$calories, ylab="Calorías", xlab = "Grasas")
regresion = lm(calories ~ fat, data=cereal)
abline(regresion)

                          Dependiente = Calorías      Independiente = Grasas



Regresión lineal en relación a los azúcares 

plot( cereal$sugars, cereal$calories, ylab="Calorías", xlab = "Azúcares")
regresion = lm(calories ~ sugars, data=cereal)
abline(regresion)

                          Dependiente = Calorías      Independiente = Azúcares



Correlaciones de las variables 

cor(cereal)
##           calories       fat    sugars
## calories 1.0000000 0.4986098 0.5623403
## fat      0.4986098 1.0000000 0.2708192
## sugars   0.5623403 0.2708192 1.0000000

Como podemos comprobar con las correlaciónes de las variables los azúcares tienen un mayor impacto en la cantidad de calorías que contiene los cereales con un 56% de correlación mientras que las grasas tienen un 46% de correlación con las calorías.