Analisis de regresion multiple
Páginas: 2 (328 palabras)
Publicado: 12 de abril de 2010
Análisis de Regresión Múltiple.
La regresión múltiple implica el uso de más de una variable independiente para predecir una variable dependiente.
Interpretación de los coeficientes deregresión.
Reflexionemos sobre la interpretación b0, b1 y b2 de la función de regresión. El valor de b0 es de nuevo la intercepción con el eje Y. Sin embargo, ahora se interpretará como el valor de Y’(valor estimado) cuando X1 y X2 son iguales a cero. Los coeficientes b1 y b2 son llamados coeficientes de regresión parcial, o neta. Cada uno mide el cambio de promedio en Y que se debe al cambio en unaunidad en las variables independientes pertinentes. De cualquier modo, como la influencia simultánea de todas las variables independientes en Y es medida por la función de regresión, el efectoparcial o neto de X1 (o cualquier otra X) no debe tener ninguna influencia de otras variables. Por lo tanto, se dice que b1 mide el cambio de promedio en Y por cambio de unidad en X1, cuando se mantienenconstantes las otras variables independientes.
El coeficiente de regresión parcial, o neto, mide el cambio promedio en la variable dependiente por cambio en una unidad en la variable independienteque corresponde, manteniendo constantes las otras variables independientes.
Error estándar de estimación.
[pic]
Donde:
[pic]
[pic]
[pic]
[pic]
El error estándar de laestimación mide la cantidad en la que los valores reales ( Y ) que difieren de los valores estimados ( [pic] ).
Tabla ANOVA para regresión múltiple.
| |Suma de |Grados delibertad | | |
|Fuente |cuadrados |df |Cuadrado medio |Razón F |
|Regresión |SSR|k |[pic] |[pic] |
| | | | | |
|Error...
La regresión múltiple implica el uso de más de una variable independiente para predecir una variable dependiente.
Interpretación de los coeficientes deregresión.
Reflexionemos sobre la interpretación b0, b1 y b2 de la función de regresión. El valor de b0 es de nuevo la intercepción con el eje Y. Sin embargo, ahora se interpretará como el valor de Y’(valor estimado) cuando X1 y X2 son iguales a cero. Los coeficientes b1 y b2 son llamados coeficientes de regresión parcial, o neta. Cada uno mide el cambio de promedio en Y que se debe al cambio en unaunidad en las variables independientes pertinentes. De cualquier modo, como la influencia simultánea de todas las variables independientes en Y es medida por la función de regresión, el efectoparcial o neto de X1 (o cualquier otra X) no debe tener ninguna influencia de otras variables. Por lo tanto, se dice que b1 mide el cambio de promedio en Y por cambio de unidad en X1, cuando se mantienenconstantes las otras variables independientes.
El coeficiente de regresión parcial, o neto, mide el cambio promedio en la variable dependiente por cambio en una unidad en la variable independienteque corresponde, manteniendo constantes las otras variables independientes.
Error estándar de estimación.
[pic]
Donde:
[pic]
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El error estándar de laestimación mide la cantidad en la que los valores reales ( Y ) que difieren de los valores estimados ( [pic] ).
Tabla ANOVA para regresión múltiple.
| |Suma de |Grados delibertad | | |
|Fuente |cuadrados |df |Cuadrado medio |Razón F |
|Regresión |SSR|k |[pic] |[pic] |
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