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Regresión múltiple (resumen )
- Se presenta cuando 2 o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente
- Ejemplo de gráfica de regresión múltiple
- Ejemplo de gráfica de regresión múltiple
- El Modelo de regresión múltiple El modelo de regresión lineal múltiple es idéntico al modelo de
regresión lineal simple, con la única diferencia de que aparecen más variables explicativas:
- donde:
- bo:es el parámetro de la ordenada al origen del plano de regresión
- b1:indica el cambio esperado de las respuestas y por cambio unitario en X1 cuando X2 es constante
- b2= mide el cambio esperado de Y por unidad de cambio X2 cuando se mantiene constante X1
- bo:es el parámetro de la ordenada al origen del plano de regresión
- donde:
- Aplicaciones importantes de la regresión múltiple
- 1. La cantidad vendida de bienes es una función del precio, la renta, la publicidad, el precio de los
bienes sustitutivos y otras variables.
- . EI salario es una función de la experiencia, la educación, la edad y el puesto de trabaja.
- Permite obtener dos importantes resultados:
- 1. Una ecuación lineal estimada que predice la variable dependiente, Y, en función de K variables
independientes observadas, xi' donde j = 1,... K.
- 2. La variación marginal de la variable dependiente, Y, provocada por las variaciones de las variables
independientes, que se estima por medio de los coeficientes, bj. En la regresi6n múltiple, estos
coeficientes dependen de que otras variables se incluyan en al modelo
- 1. Una ecuación lineal estimada que predice la variable dependiente, Y, en función de K variables
independientes observadas, xi' donde j = 1,... K.
- Las grandes empresas del comercio al por menor
- Detección de interacciones
- Ocurre entre variables independientes que afectan las variables
propuestas
- Ocurre entre variables independientes que afectan las variables
propuestas
- 1. La cantidad vendida de bienes es una función del precio, la renta, la publicidad, el precio de los
bienes sustitutivos y otras variables.
- caracteristiías
- cálculo bastante complicado y laborioso, por lo que se requiere del empleo de programas de
computación especializados. Sin embargo, la interpretación de los coeficientes es similar al caso de
la regresión simple: el coeficiente de cada variable independiente mide el efecto separado que esta
variable tiene sobre la variable dependiente. El coeficiente de determinación, por otro lado, mide el
porcentaje de la variación total en Y que es explicado por la variación conjunta de las variables
independientes.
- cálculo bastante complicado y laborioso, por lo que se requiere del empleo de programas de
computación especializados. Sin embargo, la interpretación de los coeficientes es similar al caso de
la regresión simple: el coeficiente de cada variable independiente mide el efecto separado que esta
variable tiene sobre la variable dependiente. El coeficiente de determinación, por otro lado, mide el
porcentaje de la variación total en Y que es explicado por la variación conjunta de las variables
independientes.
- Requisitos y limitaciones para su utilización
- linealidad
- normalidad y
equidistribución de los residuos
- colinealidad
- linealidad
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