Modelo de regresión

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El modelo de regresión, es un proceso estadístico que sirve para determinar el vínculo que existe entre variables, donde se involucran una serie de técnicas de análisis cuando la atención se enfoca directamente en la relación entre una variable dependiente y una o varias variables predictivas o independientes.

Dentro de este tipo de modelo existen una serie de características que determinan el funcionamiento y análisis del mismo, entre ellas se encuentran:

Modelo de regresión

  • El desempeño de este modelo se basa en la práctica que dependerá de los procesos de proporción de datos y su relación con el método de regresión que se utilice.
  • Es un modelo que depende según el número de suposiciones relacionadas con este tipo de proceso, estas suposiciones pueden llegar a comprobarse si se dispone de la cantidad de datos suficiente.
  • Ayuda a comprender cómo el valor de la variable dependiente puede variar dependiendo del cambio del valor de alguna de las variables independientes, sin modificar el valor de otras variables independientes que sean fijas.
  • Es un modelo que se puede lograr estimar, según las condiciones del promedio del valor de la variable dependiente al determinarse las variables independientes.
  • El objetivo de estimación de este modelo, es un proceso de variables independientes que llevan por nombre función de regresión, ya que caracteriza la variación de la variable dependiente en base a la función de regresión, que puede ser referida por la distribución de probabilidades.

El modelo de regresión se puede clasificar de la siguiente forma:

  • Regresión lineal: Es un modelo que se utiliza para determinar la aproximación del vínculo de dependencia que existe entre una variable dependiente y otras variables independientes, en conjunto con un término aleatorio.
  • Regresión no lineal: Se trata de un problema de inferencia dentro de un modelo que se basa en datos multidimensionales relacionados con diferentes parámetros desconocidos que pretenden adquirir los valores de los parámetros que estén asociados con la curva de ajuste para obtener el modelo adecuado.

Ejemplos de modelo de regresión

  1. Los modelos de regresión se utilizan para estimar una mejor relación que sea favorable entre una variable dependiente y una o varias variables que sean independientes.
  2. Es un modelo utilizado por muchas técnicas, como la regresión lineal y por la regresión por cuadrados ordinarios mínimos, estimados a partir de los datos paramétricos.
  3. Este modelo busca la forma de determinar cuál es el impacto que tiene la variable dependiente frente a cualquier cambio que presenten las variables independientes.

 

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