Análisis de Regresión Lineal Múltiple
Páginas: 4 (822 palabras)
Publicado: 7 de diciembre de 2014
Análisis de Regresión Lineal Múltiple
El Análisis de Regresión Lineal Múltiple nos permite establecer la relación que se produce entre una variable dependiente Y y un conjunto de variablesindependientes (X1, X2, ... XK). El análisis de regresión lineal múltiple, a diferencia del simple, se aproxima más a situaciones de análisis real puesto que los fenómenos, hechos y procesossociales, por definición, son complejos y, en consecuencia, deben ser explicados en la medida de lo posible por la serie de variables que, directa e indirectamente, participan en su concreción.Cuando se estudió el análisis de regresión bivariado o simple se observó que el modelo lineal final obtenido podía ser calificado como un “buen modelo”. No obstante, en muchas ocasiones los modelosbivariados pueden verse mejorados al introducir una segunda (tercera o cuarta) variable independiente o explicativa. Con base en lo anterior, una cuestión de gran interés será identificar elconjunto de variables independientes que mejor explican el comportamiento de la variable dependiente.
En la práctica se deberá elegir cuidadosamente las variables que se van a utilizar para explicar a lavariable dependiente, algunos criterios que deben de cumplir son:
Tener sentido numérico
No deberá haber variables repetidas o redundantes
Las variables introducidas en el modelo deberán de teneruna cierta justificación teórica
La relación de las variables explicativas con la dependiente debe ser lineal, es decir, proporcional.
Modelo de regresión múltiple
El modelo de regresión linealmúltiple es similar al modelo lineal simple con la diferencia de que aparecen más variables explicativas.
y=β_0+β_1 x_1+β_2 x_2+⋯+β_k x_k+ε
Y se aproxima mediante la ecuación
y ̂=b_0+b_1 x_1+b_2x_2+⋯+b_k x_k
Al igual que en la regresión lineal simple, los coeficientes b_i aproximan los valores exactos β_i.
Para poder determinar el conjunto de valores para los coeficientes b_i, se utiliza la...
El Análisis de Regresión Lineal Múltiple nos permite establecer la relación que se produce entre una variable dependiente Y y un conjunto de variablesindependientes (X1, X2, ... XK). El análisis de regresión lineal múltiple, a diferencia del simple, se aproxima más a situaciones de análisis real puesto que los fenómenos, hechos y procesossociales, por definición, son complejos y, en consecuencia, deben ser explicados en la medida de lo posible por la serie de variables que, directa e indirectamente, participan en su concreción.Cuando se estudió el análisis de regresión bivariado o simple se observó que el modelo lineal final obtenido podía ser calificado como un “buen modelo”. No obstante, en muchas ocasiones los modelosbivariados pueden verse mejorados al introducir una segunda (tercera o cuarta) variable independiente o explicativa. Con base en lo anterior, una cuestión de gran interés será identificar elconjunto de variables independientes que mejor explican el comportamiento de la variable dependiente.
En la práctica se deberá elegir cuidadosamente las variables que se van a utilizar para explicar a lavariable dependiente, algunos criterios que deben de cumplir son:
Tener sentido numérico
No deberá haber variables repetidas o redundantes
Las variables introducidas en el modelo deberán de teneruna cierta justificación teórica
La relación de las variables explicativas con la dependiente debe ser lineal, es decir, proporcional.
Modelo de regresión múltiple
El modelo de regresión linealmúltiple es similar al modelo lineal simple con la diferencia de que aparecen más variables explicativas.
y=β_0+β_1 x_1+β_2 x_2+⋯+β_k x_k+ε
Y se aproxima mediante la ecuación
y ̂=b_0+b_1 x_1+b_2x_2+⋯+b_k x_k
Al igual que en la regresión lineal simple, los coeficientes b_i aproximan los valores exactos β_i.
Para poder determinar el conjunto de valores para los coeficientes b_i, se utiliza la...
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