Regresión Múltiple, Juan Etxeberría_Cap. 2

 

Regresión_Múltiple, Juan_Etxeberría_Cap_2

Regresión Múltiple

La regresión múltiple es la generalización de la regresión simple para el caso en que contemos con más de una variable explicativa (o variable independiente).

La regresión múltiple tiene dos finalidades, por un lado, realizar predicciones de un valor estimado (Ycalculado) a partir de un valor observado (Xobservado). Dicha estimación está sujeto a un error de estimación dentro de un intérvalo de confianza; y por otro, cumple una función explicativa, en el sentido de identificar cuál de las variables independiente (X1, X2,…Xj) tienen una mayor contribución a la explicación de la variable dependiente estimada. Será el Coeficiente standarizado BETA el que indicará la magnitud explicativa de la variancia explicada de la variable estimada Y.

Pretendemos explicar el comportamiento de una variable, a la que denominaremos dependiente. Para ello no será suficiente una única variable como hacíamos en el primer capítulo, por lo que necesitamos ampliar el número de variables que utilicemos para explicar los cambios que se producen en a variable dependiente. Trabajaremos con varias variables independientes.

Debemos tener en cuenta que la naturaleza de los fenómenos estudiados es “complejo” y necesitaremos más de una variable independiente para poder analizar dichos fenómenos. Con más variables independientes podré explicar mejor el comportamiento y los cambios que se dan en la variable dependiente.

Etxeberría, Juan (1999). Regresión Múltiple. En Cuadernos de Estadística nº 4. Madrid: Editorial Hespérides-La Muralla, Capítulo 2,   págs. 52-82.

 

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