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\name{rls}
\alias{rls}
\alias{print.rls_greenreg}
\alias{plot.rls_greenreg}
\title{Regresion Lineal Simple (RLS)}
\usage{
rls(formula, data, nivel_confianza = 0.95)

\method{print}{rls_greenreg}(x, ...)

\method{plot}{rls_greenreg}(x, ...)
}
\arguments{
\item{formula}{Una formula de R estandar (ej. \code{rendimiento ~ fertilizante}).}

\item{data}{El data.frame que contiene las variables.}

\item{nivel_confianza}{Nivel de confianza para los intervalos (por defecto 0.95).}

\item{x}{Objeto de clase rls_greenreg.}

\item{...}{Argumentos adicionales.}
}
\value{
Un objeto de clase \code{"rls_greenreg"} que es una lista con:
\itemize{
\item \code{modelo}: El objeto \code{lm} original.
\item \code{variables}: Nombres de X e Y.
\item \code{coeficientes}: Matriz con Estimaciones, Errores e Intervalos.
\item \code{supuestos}: Resultados de los tests de Shapiro, BP y DW.
\item \code{notas}: Diccionario de interpretaciones y sugerencias de mejora.
\item \code{data_plot}: Dataframe con residuos e indices de influencia.
}
}
\description{
Esta funcion ajusta un modelo de regresion lineal \eqn{y = \beta_0 + \beta_1 x} mediante
Minimos Cuadrados Ordinarios (OLS, por sus siglas en ingles 'Ordinary Least Squares').
A diferencia de \code{lm()} estandar, esta funcion devuelve un objeto enriquecido con
interpretaciones en lenguaje natural, verificaciones automaticas de supuestos y
sugerencias para el investigador.

Genera una secuencia de 9 graficas para validar el modelo.
}
\details{
El flujo interno de la funcion se divide en cinco etapas criticas:
\enumerate{
\item \strong{Preparacion:} Valida que los datos sean coherentes y extrae las variables de la formula.
\item \strong{Estimacion:} Calcula los coeficientes, el error estandar residual \eqn{(\sigma)} y la significancia global (F-test).
\item \strong{Inferencia:} Genera intervalos de confianza para los parametros \eqn{(\beta)} al nivel especificado.
\item \strong{Auditoria de Supuestos:} Ejecuta pruebas de Shapiro-Wilk (Normalidad), Breusch-Pagan (Homocedasticidad)
y Durbin-Watson (Independencia).
\item \strong{Traduccion:} Convierte los estadisticos abstractos en "Notas" de texto que recomiendan acciones
especificas (ej. aplicar logaritmos o revisar datos atipicos).
}
}
\section{Guia de las 9 Graficas de Diagnostico (\code{plot})}{

Al ejecutar \code{plot(modelo)}, se despliega una secuencia educativa:
\describe{
\item{\strong{1. Histogramas Exploratorios}}{Compara la distribucion de X e Y. Util para detectar sesgos iniciales.}
\item{\strong{2. Relacion Original (Scatterplot)}}{Muestra la nube de puntos pura para confirmar linealidad.}
\item{\strong{3. Recta de Regresion}}{Visualiza el ajuste final con bandas de confianza.}
\item{\strong{4. Q-Q Plot (Normalidad)}}{Grafica los cuantiles de los residuos contra una normal teorica.}
\item{\strong{5. Homocedasticidad}}{Residuos vs. Predichos para verificar varianza constante.}
\item{\strong{6. Independencia}}{Residuos vs. Orden de datos para detectar autocorrelacion.}
\item{\strong{7. Precision (Predicho vs Real)}}{Muestra la correlacion directa entre valores reales y estimados.}
\item{\strong{8. Distancia de Cook}}{Identifica observaciones influyentes o atipicos peligrosos.}
\item{\strong{9. Leverage vs Residuos}}{Diferencia entre errores en Y (Outliers) y valores extremos en X (Apalancamiento).}
}
}

\examples{
  data(datos_rendimiento_maiz)
  modelo <- rls(rendimiento_maiz_ton_ha ~ precipitacion_mm, data = datos_rendimiento_maiz)
  print(modelo)
  plot(modelo)

}
