Clase 9.1: Regresión múltiple

Question 1

en regresión múltiple ¿qué es el resultado?

Answer 1

Una variable continua

Question 2

Que hace la regresión multiple a diferencia de la regresión lineal simple?

Answer 2

La regresión múltiple amplía la regresión lineal simple para permitir múltiples
variables independientes (X)

Question 3

en pocas palabras ¿qué es la regresión múltiple?
Háblame de la terminología

Answer 3

1. Un modelo de regresión predice una variable Y a partir de una o más variables X
2. Variables
   - “Y”: Variable dependiente, respuesta o resultado
   - “X”: Variables independientes, explicativas o predictora

Question 4

Cada variable independiente en regresión lineal múltiple puede ser:

Answer 4

1. Continua
2. Binaria
3. Ctegórica, con 3 o más categorías

Question 5

Cuando sólo hay dos valores posibles para una variable

Answer 5

Se llama variable ficticia
- Lo vemos en binarios

Question 6

El modelo de regresión múltiple define la variable dependiente como una función de las variables
independientes y un conjunto de parámetros, o coeficientes de regresión

Answer 6

…

Question 7

Regresión simple versus regresión múltiple

Answer 7

regresión simplese refiere a modelos con una sola variable X, como se explica en el
Capítulo 33.Regresión múltiple, también llamadoregresión multivariable, se refiere a
modelos con dos o más variables X.

Question 8

Diferencias entre regresión lineal simple y regresión lineal múltiple

Answer 8

1. Regresión lineal simple
   - simple determina la mejor ecuación
   lineal para predecir Y a partir de una sola variable X.
2. Regresión lineal múltiple
   - extiende
   este enfoque para encontrar la ecuación lineal que mejor predice Y a partir de múltiples
   variables independientes (X)

Question 9

¿Transformación?
El modelo de regresión es intrínsecamente…

Answer 9

1. Aditivo
2. Por lo tanto, transformar una variable a su logaritmo convierte un efecto multiplicativo en uno aditivo

Question 10

¿qué es el coeficiente de regresión?

Answer 10

1. β1 (coeficiente de regresión): Representa el cambio en 𝑌 por cada unidad de cambio en 𝑋.

• Indica el cambio esperado en la variable dependiente por unidad de cambio en la variable independiente, mientras se mantienen constantes otras variables en el caso de regresiones múltiples.

Question 11

Cuál es el componente final del modelo y qué representa?

Answer 11

1. ε
   - Representa la variabilidad aleatoria (error).

Question 12

Al igual
que la regresión lineal ordinaria, la regresión múltiple supone que la dispersión aleatoria
(variación individual no relacionada con las variables independientes) sigue una

Answer 12

Distribución normal

Question 13

Uno de los objetivos de la regresión es encontrar el valor de mejor
ajuste de

Answer 13

Cada regresión junto con su IC

Question 14

Este es el valor promedio previsto de Y cuando todos los
valores de X son cero.

Answer 14

Intersección B(sub0)

Question 15

1. Esta es una variable aleatoria que se supone que sigue una distribución gaussiana.
2. Predecir Y a partir de todas las variables X no es una predicción perfecta porque
   también hay un componente aleatorio, designado por ε

Answer 15

ε

Question 16

Al igual que la regresión lineal simple, la regresión múltiple es un
método de…

Answer 16

Mínimos cuadrados

Question 17

Múltiples programas de regresión pueden calcular un valor P para cada parámetro en el
modelo probando la hipótesis nula de que el valor verdadero de ese parámetro es cero.
¿Por qué cero?

Answer 17

Cuando un coeficiente de regresión (parámetro) es igual a cero, entonces la
variable independiente correspondiente no tiene efecto en el modelo (porque el producto
de la variable independiente por el coeficiente siempre es igual a cero)

Question 18

Interpretación de R2 (determinación de correlación)
EJEMPLO DE CREATININA

Answer 18

1. R2 es igual a 0,27. Esto significa que el modelo sólo explica el 27% de la variabilidad en el
   aclaramiento de creatinina.
2. El 73% restante de la variabilidad se explica por variables no
   incluidas en este estudio, variables incluidas en este estudio pero no en los formularios
   ingresados en la moda y variación aleatoria.

Question 19

¿qué representa cada punto?

Answer 19

Un participante

Question 20

El valor esperado de R2
aumenta a medida que…

Answer 20

1. Se agregan mas variables independientes
   - Esto limita la utilidad de R2
   como una forma de cuantificar la bondad de ajuste, especialmente con tamaños de muestra pequeños.
2. El valor de R2 puede verse inflada cuando tenemos muchas variables predictoras.
   En este caso es preferible interpretar R2-ajustada

Question 21

supuestos de regresión múltiple

Answer 21

.