Modelos de Regresion Multiple

 

2.2. MODELOS DE REGRESIÓN REGRESIÓ N MÚL MÚLTIP TIPLE LE

 

El modelo de regresión que involucra más de una variable regresadora se llama modelo de regresión múltiple. Un modelo de regresión múltiple, se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables

 

El modelo de regresión múltiple es una técnica que intenta modelar probabilísticamente el valor esperado de una variable Y, a partir de los valores de dos o más predictores.

 

A diferencia del simple, se aproxima más a situaciones de análisis real puesto que los fenómenos, hechos y procesos sociales, 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 comprensión.

 

El modelo nos de regresión múltiple permite establecer la relación que entre una se producevariable dependiente “Y”, y un conjunto de variables independientes independient es (X1, X2, ... XK).

 

La anotación matemática del modelo de regresión múltiple es la siguiente: Y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn + e En donde: Y: Es la variable a predecir. 1x1, b2x2... bnxn: Son parámetros desconocidos a a, b estimar. e: Es el error que cometemos en la predicción de los

parámetros.

 

En el modelo de regresión múltiple, los estadísticos, pruebas y análisis que se aplican para determinar la relación y grado de asociación entre una variable dependiente y sus supuestas variables explicativas, así como la estimación de los parámetros de la ecuación, difieren de los determinados en el análisis de no regresión regres ión simple.

 

De hecho, una parte del análisis de regresión bivariado se realiza aplicando el cuadro de diálogo específico del análisis de regresión múltiple. La diferencia estriba, pues, en que mientras en el análisis de la regresión exclusivamente con relaciónsimple de un alparcontar de variables el proceso se resolvía en un solo paso; en el análisis de regresión múltiple es anecesario estadísticos, pruebas y análisis medida quecalcular vamos introduciendo y/o sacando variables independientes independien tes en el modelo.

 

En

el

análisis

de

regresión

múltiple

la

construcción de su correspondiente ecuación se realiza seleccionando las variables una a una, “paso a paso”. La finalidad perseguida es buscar de entre todas las posibles variables explicativas aquellas que más y mejor expliquen a la variable dependiente sin que ninguna de ellas sea combinación lineal de las procedimiento implica que:  que: 

restantes.

Este

 

En cada paso solo se introduce aquella variable que cumple unos criterios de entrada. Una vez introducida, en cada paso se valora si alguna de las variables cumple criterios de salida. En cada paso se valora la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal y se calculan los parámetros del modelo verificado verificad o en dicho paso.

 

El proceso se inicia sin de ninguna variable independiente en la ecuación regresión y el proceso concluye cuando no queda ninguna variable fuera de la (garantiza ecuación que que las satisfaga el criterio de selección variables seleccionadas son significativas) y/o el criterio de eliminación (garantizar que una variable seleccionada no es redundante) redundante)