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REGRESION LINEAL MULTIPLE - Coggle Diagram
REGRESION LINEAL MULTIPLE
Definición
Es un modelo estadístico versátil
Útil cuando hay interacciones complejas entre múltiples variables.
Evalua las relaciones entre un destino continuo y los predictores.
Requiere dos o más variables independientes para pronosticar una variable dependiente.
Los predictores pueden ser campos continuos, categóricos o derivados
La relación se modela mediante una superficie hiperplano en un espacio multidimensional.
Supuestos
• Homocedasticidad
• No colinealidad perfecta
• Independencia de los errores
• Ausencia de variables relevantes omitidas
• Relación lineal
Condiciones y consideraciones
Los datos deben ser obtenidos a través de un muestreo aleatorio para asegurar que sean representativos de la población
Es deseable tener un número adecuado de observaciones en relación con el número de variables independientes.
Una regla general es tener al menos 10 observaciones por cada variable independiente.
Se deben realizar análisis de diagnóstico para verificar estos supuestos, como gráficos de dispersión, pruebas de normalidad de residuos
Especificacion del modelo
Y=β_0 +β_1 X_1 +β_2 X_2 +⋯+β_n X_n +ϵ