Analisis De Regresion

I.1. ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE.

El análisis de regresión múltiple es una técnica de análisis multivariable en el que se establece una relación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que las variaciones de las variables independientes tienen sobre el comportamiento de la variable dependiente. El modelo más utilizado es el modelo lineal, pues es el que requiere estimar un menor número de parámetros (Bernal, A. en Martínez, Martín, Martínez, Sanz de la Tajada y Vacchiano, 2000, pág. 584). La medida de la bondad del ajuste de la función estimada viene dada por el coeficiente de correlación múltiple, y el coeficiente de determinación, que es el cuadrado del anterior, expresa la proporción de la varianza de la variable dependiente explicada por el modelo de regresión. El coeficiente de correlación parcial de cada variable explicativa, indica la relación específica de dicha variable con la variable dependiente, supuesto que permanecen constantes las demás variables independientes. En este tipo de análisis es frecuente la existencia de multicolinealidad, es decir, que las variables explicativas estén altamente correlacionadas entre si, lo que perturba la interpretación de los coeficientes de regresión. El modelo de regresión requiere que todas las variables, dependiente e independientes, estén medidas con escala métricas (Santesmases, 2001, pág. 237). 1

I.2. ANALISIS DE REGRESION

En el análisis de regresión el objetivo es identificar una relación funcional entre una o mas variables independientes (predictoras) y la variable dependiente (pronostico). El análisis de regresión no solo indica cuales variables independientes son buenos predoctores, sino que también establecen un modelo matemático específico que puede emplearse para propósito de los pronósticos. 2

I.3. ANALISIS DE CORRELACION.

Es el conjunto de técnicas estadísticas empleado para medir la intensidad de la asociación entre dos variables.

El principal objetivo del análisis de correlación consiste en determinar que tan intensa es la relación entre dos variables. Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión. 3

I.4. DIAGRAMA DE DISPERSION.

Es aquel grafico que representa la relación entre dos variables. 3

I.5. VARIABLE DEPENDIENTE.

Es la variable que se predice o calcula, cuya representación es Y. 3

I.6. VARIABLE INDEPENDIENTE.

Es la variable que proporciona las bases para el cálculo. Cuya representación es X1, X2, X3…..3

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