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Regresi6n multiple
Esquema del capitulo
13.1.

EJ modele de regresion multiple
Especificaci6n del modele
Desarrollo del modele
Graficos tridimensionales

13.2.

Estimaci6n de coeficienles

13.3.
13.4.

13.5.

Metoda de minimos cuadrados
Poder explicativo de una ecuaci6n de regresi6n multiple
Intervalos d e confianza y conlrastes de hip6tesis de coeficientes de regresion
individuales
Intervalos deconfianza
Contrastes de hip6tesis
Contrastes de los coeficientes de regresi6n

Contrastes de lodos los coeficientes
Contraste de un conjunto de coeficientes de regresi6n
Comparaci6n de los contrastes F y t

13.6.
13.7.

Predicci6n
Transformaciones de modelos de regresion no lineales

Transformaciones de modelos cuadralicos
13.8.
13.9.

Transformaciones logaritmicas
Utilizaci6n de variablesficticias en modelos de regresi6n
Diferencias entre las pendientes
Metodo de aplicaci6n del analisis de regresi6n multiple
Especificaci6n del modelo
Regresi6n multiple
Efecto de la eliminaci6n de una variable estadfsticamente significativa
Analisis de los residuos

Introducci6n
En el Capitulo 12 presentamos el metodo de regresi6n simple para obtener una ecuaci6n li neal que predice una variabledependiente 0 end6gena en funci6n de una unica
variable independiente 0 ex6gena; por ejemplo, el numero total de art fculos vendidos en
funci6n del precio. Sin embargo. en muchas situaciones, varias variables independ ientes
influyen conjuntamente en una variable dependiente. La regresi6n multiple nos permite
averiguar el efecto simultaneo de varias variables independientes en una variable dependienteutilizando el principio de los minimos cuadrados.

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Estadfstica para administraci6n y economfa

Existen muchas aplicaciones importantes de la regresion multiple en al mundo de la
emprasa y an la eeonomia. Entre estas aplicaciones se encuentran las siguientes:

1. La cantidad vendida de bianes es una funcion del precio, la renta, la publicidad,
2.

3.
4.

el precio de los bienes sustitutivos yotras variables.
Existe inversion de capital cuando un empresario cree que puede obtaner un beneficia. Par 10 tanto, la inversion de capital es una tuncion de variables rel acionadas can las posibilidades de obtener beneficios , entre las que se encuenlran el
tipo de interes, el producto interior bruto, las expectativas de los consumidores,
la renta disponible y el nivel tecnol6gica.
EI salano esuna funcion de la experiencia, la educacion, la edad y el puesto de
trabaja.
Las grandes empresas del comercio al par menor y Ja hostelerfa deciden Ja localizacion de los nuevas establecimientos basandose en los ingresos previstos por
ventas y/o en la rentabilidad. Utilizanda datos de localizaciones anteriores que
han tenido exito y que no 10 han tenido, los analistas pueden construir modelos
quepredicen las vantas a los beneficios de una nueva 10calizaci6n posible.

EI analisis eeonomico y empresarial lien e algunas caracterfsticas unicas en comparaci6n can el analisis de olras disciplinas. Los cientificos naturales trabajan en un laboratorio en el que es posible controlar muchas variables, pero no todas . En cambia, eJ
laboratorio del economista y del directiva as el mundo y las condiciones no pueden controlarse. Por 10 tanto, necesitan instrumentos como la regresion multiple para eslimar el
afeelo simultaneo de varias variables. La regresion mUltiple como «instrumenta de labarataria » as muy importante para el trabajo de los directivos y de los economistas. En
esta capitulo ve remos muchas aplicaciones especificas en los ejemplos y los ejercicios .
Los metodos para ajustarmodelos de regresion multiple se basan en el mismo principia de los minimos cuadrados que aprendimos en el Capitu lo 12 y, par 10 tanto, las
ideas presentadas en ese cap itulo se axtenderan directamente a la regresi6n multiple.
Sin embargo, se intraducen algunas complejidades debido a las relaeiones entre las
distintas variables ex6genas. Estas requieren nuevas ideas que se desarrollan en este...