La regresión captura la correlación entre las variables observadas en un conjunto de datos y cuantifica si esas correlaciones son estadísticamente significativas o no.
Los dos tipos básicos de regresión son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple, aunque existen métodos de regresión no lineales para datos y análisis más complicados. La regresión lineal simple utiliza una variable independiente para explicar o predecir el resultado de la variable dependiente Y, mientras que la regresión lineal múltiple usa dos o más variables independientes para predecir el resultado (mientras mantiene a todas las demás constantes).
La regresión puede ayudar a financiar y financiar a los profesionales de la inversión, así como a los profesionales de otras empresas. La regresión también puede ayudar a predecir las ventas de una empresa en función del clima, las ventas anteriores, el crecimiento del PIB u otros tipos de condiciones. El Modelo de precios de activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión a menudo utilizado en finanzas para los activos de fijación de precios y descubrir los costos del capital.
Econometrics es un conjunto de técnicas estadísticas utilizadas para analizar datos en finanzas y economía. Un ejemplo de la aplicación de la economía es estudiar el efecto de ingresos utilizando datos observables. Un economista puede, por ejemplo, plantear la hipótesis de que a medida que una persona aumente sus ingresos, su gasto también aumentará.
¿Qué es el concepto de regresión?
La regresión es una herramienta estadística que se aprovecha en muchas disciplinas diferentes para ayudar a determinar la fuerza y la dirección de la relación entre diferentes variables; independiente y dependiente:
- Variable dependiente: en una relación de causa y efecto entre dos variables, la variable dependiente es el efecto.
- Variable independiente: en una relación de causa y efecto entre dos variables, la variable dependiente es la causa.
- Regresión lineal simple: en este tipo de regresión, solo hay una variable X y una y.
- Regresión lineal múltiple: en este tipo de regresión, hay una variable y dos o más variables x.
Es importante tener en cuenta que las regresiones mencionadas son métodos de regresión lineal y no pueden usarse para datos no lineales. La regresión lineal implica la relación con las variables con una línea recta, mientras que la regresión no lineal relaciona las variables en una relación no lineal (curva). Para datos y análisis más complicados, existen otros métodos de regresión no lineal.
La regresión lineal simple implica el uso de una variable independiente (x) para explicar el resultado de la variable dependiente (y).
- Variable dependiente: en una relación de causa y efecto entre dos variables, la variable dependiente es el efecto.
- Variable independiente: en una relación de causa y efecto entre dos variables, la variable dependiente es la causa.
- Regresión lineal simple: en este tipo de regresión, solo hay una variable X y una y.
- Regresión lineal múltiple: en este tipo de regresión, hay una variable y dos o más variables x.
Para comprender cuándo el uso apropiado de la regresión lineal, consideremos el siguiente ejemplo:
Si asumiéramos la altura como el determinante singular del peso corporal, podríamos usar el modelo de regresión lineal simple para predecir o explicar el impacto de un cambio de altura en el peso.
¿Qué es regresión y un ejemplo?
Ahora comprendamos primero qué es la regresión y por qué usamos la regresión. Este es un tipo de técnica de modelado predictivo en la que encontramos la relación entre variables independientes y una variable dependiente. Se utiliza principalmente para modelar en serie temporal, pronóstico y encontrar relaciones causales entre las variables.
¿Por qué usamos la regresión? Consideremos un ejemplo, para estimar el precio de las casas basadas en los datos recopilados en los últimos años, podemos usar este modelo y definir una curva. Según esta curva, podemos hacer predicciones de las casas. El análisis de regresión también nos ayuda a comparar los efectos de las variables medidas en diferentes escalas. Este análisis también ayuda a identificar el impacto de una variable independiente o su fuerza en una variable dependiente.
La regresión es un método para determinar la relación estadística entre una variable dependiente y una o más variables independientes. La variable independiente del cambio se asocia con el cambio en las variables independientes. Esto se puede clasificar ampliamente en dos tipos principales.
- Regresión lineal
- Regresión logística
La regresión tiene siete tipos, pero los principalmente utilizados son la regresión lineal y logística. Estos son los algoritmos de modelado básicos y simples. Discutiremos ambos en detalle aquí.
- Regresión lineal
- Regresión logística
¿Qué es la regresión y en qué consiste?
Un modelo de regresión es un modelo matemático que busca determinar la relación entre una variable dependiente (y), en comparación con otras variables, llamadas explicativas o independientes (x).
El modelo de regresión a menudo se usa en ciencias sociales para determinar si existe o no una relación causal entre una variable dependiente (y) y un conjunto de otras variables explicativas (x). Del mismo modo, el modelo busca determinar cuál será el impacto en la variable Y en caso de un cambio en las variables explicativas (x).
Así, por ejemplo, un economista podría estar interesado en determinar la relación entre los ingresos de los trabajadores y su nivel de educación. Para esto, podría hacer un modelo de regresión en el que la variable independiente (y) sea el ingreso del trabajador. Con respecto a las variables explicativas (x), se deben incluir todas las que podrían explicar los ingresos, entre los cuales, por supuesto, educación, experiencia, educación de los padres, etc.
El modelo de regresión simple tiene la siguiente forma:
u = término de error que incluye todos los demás factores que afectan a, pero no están incluidos en el modelo. También puede capturar errores de estimación de la variable dependiente. No observable.
Luego, el objetivo del modelo de regresión será estimar los valores de A y B a partir de una muestra.
El parámetro B debe reflejar el impacto de un cambio de x en la variable Y, cuando el resto de las variables explicativas permanecen constantes (ceteris paribus).
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