Regresión Múltiple

La regresión múltiple es una técnica estadística que permite examinar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Es una extensión de la regresión simple, que considera solo una variable independiente. La regresión múltiple busca modelar la relación lineal entre las variables y es ampliamente utilizada para la predicción y el análisis causal.

Características Principales de la Regresión Múltiple:

1. Variable Dependiente: Es la variable que se desea predecir o explicar. Por ejemplo, en un estudio sobre ventas, la variable dependiente podría ser el "monto de ventas".

2. Variables Independientes: Son las variables que se utilizan para predecir o explicar la variable dependiente. Siguiendo el ejemplo anterior, las variables independientes podrían incluir "gasto en publicidad", "precio del producto" y "número de competidores".

3. Coeficientes de Regresión: Indican la magnitud y dirección del efecto de las variables independientes sobre la variable dependiente. Por ejemplo, un coeficiente positivo indica que a medida que la variable independiente aumenta, la variable dependiente también lo hace.

4. R-cuadrado: Es una medida que indica la proporción de la variabilidad en la variable dependiente que es explicada por las variables independientes. Un R-cuadrado cercano a 1 indica que el modelo explica una gran proporción de la variabilidad.

Aplicaciones de la Regresión Múltiple:

• Investigación de Mercados: Predicción de ventas, evaluación del impacto de diferentes estrategias de marketing, análisis de costos, entre otros.

• Ciencias Sociales: Estudio de factores que influyen en el comportamiento humano, como el rendimiento académico o la participación electoral.

• Economía: Análisis de factores que impactan indicadores económicos, como el PIB o la tasa de desempleo.