Evidencia III


1. Regresión lineal múltiple:
a. ¿Qué es? es aquel que necesita del uso de más de una variable para poder predecirlo. Es decir, es una ecuación que involucra dos o más variables independientesque influyen simultáneamente sobre una misma variable dependiente.

b. ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?

c. Determinación: Básicamente el coeficiente decorrelación es una medida que indica que tan asociadas están las variables dependiente e independiente en un modelo de regresión lineal, o de manera similar explica, junto con el coeficiente de dedeterminación( que es el cuadrado del coeficiente de correlación) que tanto depende realmente Y de X,

La correlación de las variables independientes X y la variable dependiente Y está determinada porlos coeficientes de regresión parciales, los cuales también miden el cambio en Y debido a las variaciones en X1, X2,X3... Xk.
Dicho en otras palabras, el coeficiente de regresión parcial o neto temostrará los cambios en Y por cada cambio en Xj, cuando las demás variables permanecen constantes.

d. ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad? No debe existir multicolinealidad entre lasvariables explicativas o independientes. La multicolinealidad originalmente implicaba la existencia de una relación lineal "perfecta o exacta" entre algunas o la totalidad de las variablesindependientes de un modelo de regresión. En la actualidad el término multicolinealidad se utiliza en un sentido más amplio para incluir el caso de multicolinealidad perfecta, así como también aquella situación endonde las variables X están intercorrelacionadas, pero no en forma perfecta.

e. ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

















De la tabla de la parte2 sacar tres ecuaciones sin resolver como el ejercicio que hicimos en clase (30pts)
Mes
Quincena
Ahorro (pesos)
Salario (pesos)
Celular (minutos)
Enero
1
115
2300
301
 
2
160
2325
250...