Argumente sobre las aplicaciones de la "Regresión Múltiple"

Foro 2: Argumente sobre las aplicaciones de la "Regresión Múltiple"

¿Qué es una regresión lineal simple?

La regresión lineal simple es un modelo que permite examinar la relación lineal entre dos variables continuas una variable (x) también llamada variable predictora o independiente y una variable (y) también llamada dependiente, también nos ayuda a describir la influencia que tenga X sobre Y. A través de esta regresión es posible predecir un valor de respuesta.

El modelo de regresión lineal simple se describe con la ecuación:

Y=B0+B1X1+ϵ

¿Qué es una regresión lineal múltiple?  En la práctica clínica, (psicología para mi caso) es importante establecer si existe o no correlación entre dos variables y es aquí en donde este primer tipo de regresión nos es de gran ayuda.

El modelo de regresión lineal es el más utilizado a la hora de predecir los valores de una variable cuantitativa a partir de los valores de otra variable explicativa también cuantitativa (modelo de regresión lineal simple). Una generalización de este modelo, el de regresión lineal múltiple, permite considerar más de una variable explicativa cuantitativa. Por otra parte, tal como se verá en un tema posterior, es también posible incluir variables explicativas categóricas en un modelo de regresión lineal si se sigue una determinada estrategia en la codificación de los datos conocida como codificación ficticia. (Molina & Rodrigo, 2010)

Muy de acuerdo con su participación compañera, al igual que usted estudio psicología y es necesario analizar que en la carrera de psicología es muy importante investigar y establecer correlaciones entre variables,  analizar las razones por las que se da un fenómeno, explicar las causas y los resultados, comparar y predecir comportamientos, por lo que es necesario ampliar nuestro conocimiento en regresiones y correlaciones para poder analizar y cuantificar de la mejor forma variables aleatorias.

Es un modelo ampliado de la regresión lineal simple, en el que se pueden incluir múltiples variables independientes. Se estudia la posible relación entre la variable de interés o predictoras Y, y las variables explicativas o regresoras X1, X2, X3. Esta técnica se usa frecuentemente en investigación y se aplica cuando la variable es de tipo numérico.

El modelo de regresión lineal múltiple se describe con la ecuación:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + · · · + βpXp + ε

Los números índices

Es una medida estadística que permite estudiar las fluctuaciones de una o más magnitudes en relación al tiempo o al espacio

Aplicaciones de la regresión múltiple

*Identificación de variables explicativas:  Esta aplicación es muy importante ya que nos ayuda a crear un modelo para seleccionar las variables que influyan a la respuesta y descartan las que no aporten información.

*Detección de interacciones: Esta aplicación sirve para analizar el efecto entre variables independientes ya que son las que afectan a la variable de respuesta.

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