Modelo Lineal

Los modelos lineales en el Big Data se usan frecuentemente es a través de conexiones con modelos de regresión. Siendo la regresión lineal uno de sus tipos más usados. Además, se puede hacer análisis de datos con respecto a series de tiempo. Haciendo de los modelos lineales una solución para la reducción de la complejidad del procesamiento. Se utiliza para aproximar una relación entre variables dependientes e independientes a través de términos aleatorios. Si se habla de entornos de Big Data, se dividen las bases de datos, contenedores y demás sistemas de almacenamiento. Esto para hacer el procesamiento adecuado de cada una de las variables.

Regresión lineal simple

Para simplificar la complejidad del procesamiento de Big Data, la regresión lineal simple se utiliza para conformar solo 2 variables de estudio. De tal forma que estas variables que se toman, estén relacionadas mediante relaciones funcionales. Cuando se toman muestras de datos con variables desconocidas, se estiman parámetros para relacionarlas.

Regresión lineal múltiple

Este tipo de regresión lineal consiste en analizar Big Data entre 2 o más variables a través de modelos matemáticos, fórmulas y ecuaciones. En el campo del tratamiento de datos masivos, se estudian variables que están relacionadas entre sí. De tal forma que es probable que una variable esté relacionada con otras de forma matemática.