¿Qué es una fórmula de regresión múltiple?
La fórmula de regresión múltiple se usa en el análisis de la relación entre variables dependientes y múltiples independientes y la fórmula se representa mediante la ecuación Y es igual a más bX1 más cX2 más dX3 más E donde Y es la variable dependiente, X1, X2, X3 son variables independientes , a es la intersección, b, c, d son pendientes y E es el valor residual.
y = mx1 + mx2 + mx3 + b
Dónde,
- Y = la variable dependiente de la regresión
- M = pendiente de la regresión
- X1 = primera variable independiente de la regresión
- La x2 = segunda variable independiente de la regresión
- La x3 = tercera variable independiente de la regresión
- B = constante
Explicación de la fórmula del análisis de regresión
Las regresiones múltiples son un método para predecir la variable dependiente con la ayuda de dos o más variables independientes. Al ejecutar este análisis, el objetivo principal del investigador es averiguar la relación entre la variable dependiente y las variables independientes. Para predecir la variable dependiente, se eligen múltiples variables independientes que pueden ayudar a predecir la variable dependiente. Se utiliza cuando la regresión lineal no puede cumplir el propósito. El análisis de regresión ayuda en el proceso de validar si las variables predictoras son lo suficientemente buenas para ayudar a predecir la variable dependiente.
Ejemplos
Puede descargar esta plantilla de Excel de fórmula de regresión múltiple aquí - Plantilla de Excel de fórmula de regresión múltipleEjemplo 1
Intentemos comprender el concepto de análisis de regresiones múltiples con la ayuda de un ejemplo. Intentemos averiguar cuál es la relación entre la distancia recorrida por un conductor UBER y la edad del conductor y el número de años de experiencia del conductor.
Para el cálculo de Regresión múltiple, vaya a la pestaña Datos en Excel y luego seleccione la opción de análisis de datos. Para obtener más información sobre el procedimiento y el cálculo, consulte el artículo proporcionado aquí: Herramientas de análisis en Excel
La fórmula de regresión para el ejemplo anterior será
- y = MX + MX + b
- y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
- y = -4377
En este ejemplo en particular, veremos qué variable es la variable dependiente y qué variable es la variable independiente. La variable dependiente en esta ecuación de regresión es la distancia recorrida por el conductor UBER y las variables independientes son la edad del conductor y el número de experiencias que tiene en la conducción.
Ejemplo # 2
Intentemos comprender el concepto de análisis de regresiones múltiples con la ayuda de otro ejemplo. Intentemos averiguar cuál es la relación entre el GPA de una clase de alumnos y el número de horas de estudio y la altura de los alumnos.
Para el cálculo, vaya a la pestaña Datos en Excel y luego seleccione la opción de análisis de datos.
La ecuación de regresión para el ejemplo anterior será
y = MX + MX + b
y = 1.08 * .03 + 1.08 * -. 002 + 0
y = .0325
En este ejemplo en particular, veremos qué variable es la variable dependiente y qué variable es la variable independiente. La variable dependiente en esta regresión es el GPA y las variables independientes son las horas de estudio y la altura de los estudiantes.
Ejemplo # 3
Intentemos comprender el concepto de análisis de regresiones múltiples con la ayuda de otro ejemplo. Intentemos averiguar cuál es la relación entre el salario de un grupo de empleados en una organización y el número de años de experiencia y la edad de los empleados.
Para el cálculo, vaya a la pestaña Datos en Excel y luego seleccione la opción de análisis de datos.
La ecuación de regresión para el ejemplo anterior será
- y = MX + MX + b
- y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
- y = -37019
En este ejemplo en particular, veremos qué variable es la variable dependiente y qué variable es la variable independiente. La variable dependiente en esta ecuación de regresión es el salario y las variables independientes son la experiencia y edad de los empleados.
Relevancia y uso
Las regresiones múltiples son un método estadístico muy útil. La regresión juega un papel muy importante en el mundo de las finanzas. Se realizan muchos pronósticos mediante análisis de regresión. Por ejemplo, las ventas de un segmento en particular se pueden predecir de antemano con la ayuda de indicadores macroeconómicos que tienen una muy buena correlación con ese segmento.
