Tabla de contenido:

¿Qué es un análisis de regresión múltiple?
¿Qué es un análisis de regresión múltiple?

Video: ¿Qué es un análisis de regresión múltiple?

Video: ¿Qué es un análisis de regresión múltiple?
Video: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE - TEORÍA | #16 Curso Machine Learning con Python 2024, Mayo
Anonim

Regresión múltiple es una extensión de lineal simple regresión . Se utiliza cuando queremos predecir el valor de una variable en función del valor de otras dos o más variables. La variable que queremos predecir se llama variable dependiente (o, a veces, variable de resultado, objetivo o criterio).

De esta forma, ¿cuál es un ejemplo de regresión múltiple?

Para ejemplo , si estás haciendo un regresión múltiple para intentar predecir la presión arterial (la variable dependiente) a partir de variables independientes como la altura, el peso, la edad y las horas de ejercicio por semana, también querrá incluir el sexo como una de sus variables independientes.

También se puede preguntar, ¿por qué es importante la regresión múltiple? Es decir, múltiple lineal regresión El análisis nos ayuda a comprender cuánto cambiará la variable dependiente cuando cambiemos las variables independientes. Por ejemplo, un múltiple lineal regresión puede decirle cuánto se espera que aumente (o disminuya) el GPA por cada aumento (o disminución) de un punto en el coeficiente intelectual.

En segundo lugar, ¿qué es la regresión multilineal?

El objetivo de regresión lineal múltiple (MLR) es modelo los lineal relación entre las variables explicativas (independientes) y la variable de respuesta (dependiente). En esencia, regresión múltiple es la extensión de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) regresión que involucra más de una variable explicativa.

¿Cómo analiza la regresión múltiple?

Interpretar los resultados clave para la regresión múltiple

  1. Paso 1: Determine si la asociación entre la respuesta y el término es estadísticamente significativa.
  2. Paso 2: Determine qué tan bien se ajusta el modelo a sus datos.
  3. Paso 3: Determine si su modelo cumple con los supuestos del análisis.

Recomendado: