Regresion Lineal Multiple





Si existe asociación lineal entre las variables.



Regression Equation

Precio (y) = -16.1 + 5.72 Tam (X1) - 1.2 Num de Rec (X2)

Para la solución 2. (hacia atrás)



Grafico de dispercionpara 4 x y Y







LAS MAS CONTUNDENTES SON X3 Y X2, SE VEN MAS LINEALES

Correlation: x1, x2, x3, x4, yi

x1 x2 x3 x4
x2 0.173
0.399

x3 -0.038 -0.324
0.8530.106

x4 -0.071 0.468 (R ) -0.202
0.732 0.016(P) 0.322
F MENOR QUE .05, ESTAN MAS CORRELACIONADAS DE ACUERDO A R .468

yi 0.159 0.783 -0.833 0.407
0.438 0.000 0.0000.039


Cell Contents: Pearson correlation
P-Value

*LAS X NO DEBEN ESTAR CORRELACIONADAS ENTRE SI X2 Y X4 ESTAN CORRELACIONADADAS EN ESTE CASO
LA ECUACION DE REGRESION
Regression Equationyi = 178.3 + 1.81 x1 + 3.318 x2 - 21.185 x3 + 0.325 x4


PRIMERO NOS FIJAMOS EN QUE R SEA PARECIDA A R2, NO DEBEN DE TENER DIFERENCIA DE MAS DEL 2%, REVISAMOS LAS P QUE NO SEAN MAYOS A .05 Y POR UTLMOCHECAMSO LOS VIF QUE SON LOS Q DETERMINAN SI HAY O NO HAY COLONIEALIDAD, EN ESTE CASO NO AY PROBLEMA DE COLONIEALIDAD.

COMO ENCONTRAMOS EX2 Y 24 CON PROBLEMAS SACAMOS POR SEPARADO, EXCLUYENDO ESTASVARIABLES

Ejercicio en clase ultimo
Coefficients

Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF
Constant 1835 115 15.90 0.000
Tasa (x1) -92.8 36.1-2.57 0.016 13.48
IAPE (x2) 0.0063 0.0287 0.22 0.828 2.66
IAPO (x3) -0.1978 0.0823 -2.40 0.024 2.98
IPAN (x4) 0.874 0.482 1.81 0.081211.14
Valores (x5) -0.0155 0.0236 -0.66 0.515 222.61
Edad (x6) -0.232 0.109 -2.14 0.042 4.43
DEP (x7) 26.5 12.6 2.10 0.046 3.00Escolaridad (x8) 37.1 12.8 2.89 0.008 10.95

Tienen un problema iape, iapan, valores.


Aquí si hay colinealidad (lo de rojo). Por lo cual ay que ajustar el modelo, probando, excluyendo...