Análisis De Regresión Múltiple * Teorema De Gauss-Markov * Multicolinealidad Autocorrelación Heteroscedasticidad
Páginas: 3 (566 palabras)
Publicado: 16 de octubre de 2011
INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL
ESCUELA SUPERIOR DE ECONOMIA
ECONOMETRIA
* Análisis de Regresión Múltiple
* Teorema de Gauss-Markov
* Multicolinealidad
* Autocorrelación
*Heteroscedasticidad
La regresión lineal múltiple es una técnica que intenta modelar probabilísticamente el valor esperado de una variable Y, a partir de los valores de dos o más predictores. Esun método muy poderoso y ampliamente utilizado en investigación para:
* Determinar la posibilidad de predecir a través de una expresión muy simple el valor de la respuesta de interés, a partirde los valores observados de una serie de factores (por ejemplo: riesgo de silicosis, a partir de edad, tiempo trabajando expuesto a sílice, uso de elementos de protección, etc.).
* Determinarla importancia relativa de la asociación lineal entre la respuesta y un predictor respecto a la asociación entre ella y otro predictor.
* Estimar la relación lineal entre los predictores y lavariable respuesta a partir de nuestros datos
La regresión lineal múltiple es matemáticamente similar a la regresión lineal simple, tomando la siguiente forma:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + … + βp*Xp+ e (1)
Y Variable respuesta
β0 Intercepto
β1 Pendiente del predictor X1
β2 Pendiente del predictor X2
βp Pendiente del predictor Xp
e Parte de la variabilidad de la respuestacorrespondiente a un perfil dado de los predictores no explicada por el conjunto de los distintos predictores; parte aleatoria del modelo de regresión múltiple.
El método de estimación de parámetros esequivalente al modelo de regresión lineal simple, pero en este caso se realiza a través de matrices.
El análisis de regresión múltiple, es una técnica de análisis multivariabe en el que se establece unarelación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que...
ESCUELA SUPERIOR DE ECONOMIA
ECONOMETRIA
* Análisis de Regresión Múltiple
* Teorema de Gauss-Markov
* Multicolinealidad
* Autocorrelación
*Heteroscedasticidad
La regresión lineal múltiple es una técnica que intenta modelar probabilísticamente el valor esperado de una variable Y, a partir de los valores de dos o más predictores. Esun método muy poderoso y ampliamente utilizado en investigación para:
* Determinar la posibilidad de predecir a través de una expresión muy simple el valor de la respuesta de interés, a partirde los valores observados de una serie de factores (por ejemplo: riesgo de silicosis, a partir de edad, tiempo trabajando expuesto a sílice, uso de elementos de protección, etc.).
* Determinarla importancia relativa de la asociación lineal entre la respuesta y un predictor respecto a la asociación entre ella y otro predictor.
* Estimar la relación lineal entre los predictores y lavariable respuesta a partir de nuestros datos
La regresión lineal múltiple es matemáticamente similar a la regresión lineal simple, tomando la siguiente forma:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + … + βp*Xp+ e (1)
Y Variable respuesta
β0 Intercepto
β1 Pendiente del predictor X1
β2 Pendiente del predictor X2
βp Pendiente del predictor Xp
e Parte de la variabilidad de la respuestacorrespondiente a un perfil dado de los predictores no explicada por el conjunto de los distintos predictores; parte aleatoria del modelo de regresión múltiple.
El método de estimación de parámetros esequivalente al modelo de regresión lineal simple, pero en este caso se realiza a través de matrices.
El análisis de regresión múltiple, es una técnica de análisis multivariabe en el que se establece unarelación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que...
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