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MODELOS DE REGRESIÓN, Mientras que, Después - Coggle Diagram
MODELOS DE REGRESIÓN
¿Qué son?
Son modelos matemáticos que se usan cuando se intenta evaluar la relación entre una variable dependiente a las que se les denomina como (Y) con respecto a otras variables llamadas explicativas o independientes que se denomina (X).
¿Cómo se conocen?
Cuando examina el cambio en unas características determinadas (variables independientes) sobre otro aspecto en concreto (variable dependiente) es llamado "modelo con fines explicativos".
Cuando se requiere aproximar el valor de una característica o variable dependiente en función de los valores que pueden tomar en conjunto otras variables (independientes) es conocido como "modelo con fines predictivos".
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¿Qué se hace?
Para poder construir un modelo de regresión, es necesario tomar en cuenta los siguientes aspectos:
-Considerar las variables con las que se va a trabajar, estas pueden ser categóricas o continuas.
Para la selección de las variables del modelo, es posible usar las siguientes técnicas:
De pasos hacia atrás (Backward): Se insertan todas las variables y se van eliminando si cumplen con determinadas condiciones.
Por pasos (Stepwise): Combina las técnicas de forward y backward, introduciendo o eliminando variables del modelo.
De pasos hacia adelante (Forward): Se introducen solo las variables que cumplen con ciertas condiciones impuestas.
De introducir todas las variables obligatoriamente (Enter): Se caracteriza por que el proceso de selección de variables es manual.
Según los métodos de distintos paquetes estadísticos, se utiliza el método más adecuado que permita obtener el modelo de regresión más óptimo y fiable.
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