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Regresión Lineal Múltiple
Estimación de la ecuación de Regresión Múltiple.
Es un modelo estadístico versátil
Evalúa relaciones entre un destino continuo y los predictores.
Estimación
Suma de cuadrados.
Se necesita notación matricial.
Matriz de varianza - covarianza.
Mismo número de filas y columnas
Varianzas distribuidas en la diagonal.
Es una matriz cuadrada de dimensión nmx.
La covarianza fuera de la diagonal.
Su simbologia se representa por sumatoria.
Expresión:
Requisitos
La diagonal principal debe tener a las varianzas.
Fuera de la diagonal principal deben estar las covarianzas.
Que sea matriz cuadrada.
Expresión matemática:
Covarianza para elemento n=1 y m=2
Varianza para el elemento n=m=1
Pruebas de hipótesis para los coeficientes de regresión.
Determina si:
Se incluye otra variable regresora.
Se ilumina una o más variables regresoras en el modelo
La adicción de variables regresoras implica:
La SC regresión incremente.
La SC error disminuya.
Correlación lineal múltiple.
Relación mutua entre la variable y las variables X1 y X2 en la muestra.
Fórmula.
Correlación entre dos variables.
Aplicaciones.
Ampliar registros cortos base en series largas cercanas.
Deducir ecuaciones empíricas.
