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Regresión Lineal Múltiple - Coggle Diagram
Regresión Lineal Múltiple
Pasos:
1.
Analizar el carácter e intensidad de la relación entre variables
2.
Estimar los parámetros de la ecuación de predicción
3.
Construir el modelo
Elección del modelo
"Paso a paso"
Variables que solamente cumplen criterios de entrada
Se valora si alguna variable cumple criterios de salida
Se valora la bondad de ajuste de los datos del modelo de regresión lineal
Todas las variables deben satisfacer el criterio de selección
Pasos
Verificación de los criterios de probabilidad de entrada
Verificación del criterio de probabilidad de salida
Límite al número de pasos
Bondad de ajuste de los datos al modelo
Coeficiente de Correlación Múltiple
Interrelación entre las variables independientes
Relación entre cada una de las variables independientes respecto a la dependiente
Coeficiente de Determinación
Mide la proporción de la variabilidad de la variable dependiente
Se define R^2
Coeficiente de Determinación Ajustado
Mide lo mismo R^2, no queda influenciado por el número de variables.
Error Típico de Predicción
Indica la parte de la variable dependiente
Análisis de Varianza
Define hasta que punto es adecuado el modelo regresión para estimar valores de la variable dependiente
Análisis de Residuales
Estimadores de los verdadores errores
Estimación de los parámetros o coeficientes de regresión
Coeficiente de regresión B
Indica el número de unidades que aumentará la variable dependiente
SEB
Error típico de B
Coeficiente Beta
Expresa la pendiente de la recta de regresión
Constante
Tolerancia
Proporción de su varianza intra-grupo no
explicada por otras variables del análisis
Valor T
Observva si la regresión entre una variable dependiente e independiente es significativa.