Vision General de la Macroeconomia

Análisis de regresión múltiple

El análisis de regresión múltiple es una técnica de análisis multivariable en el que se establece una relación funcional entre una variable dependiente o a explicary una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que las variaciones de las variables independientes tienen sobre elcomportamiento de la variable dependiente. El modelo más utilizado es el modelo lineal, pues es el que requiere estimar un menor número de parámetros (Bernal, A. en Martínez, Martín, Martínez, Sanzde la Tajada y Vacchiano, 2000, pág. 584). La medida de la bondad del ajuste de la función estimada viene dada por el coeficiente de correlación múltiple, y el coeficiente de determinación, que es elcuadrado del anterior, expresa la proporción de la varianza de la variable dependiente explicada por el modelo de regresión. El coeficiente de correlación parcial de cada variable explicativa, indicala relación específica de dicha variable con la variable dependiente, supuesto que permanecen constantes las demás variables independientes. En este tipo de análisis es frecuente la existencia demulticolinealidad, es decir, que las variables explicativas estén altamente correlacionadas entre si, lo que perturba la interpretación de los coeficientes de regresión. El modelo de regresión requiere quetodas las variables, dependiente e independientes, estén medidas con escala métricas (Santesmases, 2001, pág. 237).
La regresión múltiple se ha utilizado en este trabajo para analizar la relaciónexistente entre la participación alcanzada por las MGD en cada clase de producto y diferentes variables que las caracterizan.



Método de los Mínimos cuadrados


El resultado del ajuste de unconjunto de datos a una función cuadrática.
Mínimos cuadrados es una técnica de análisis numérico encuadrada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados:...