Regresión lineal múltiple
La regresión lineal múltiple es una
extensión del modelo de regresión lineal
simple, en la que una variable dependiente
se explica a partir de múltiples variables
independientes. Este modelo permite
analizar relaciones entre varias variables y
realizar predicciones más precisas en
comparación con la regresión simple
Modelo general
Cada coeficiente (β_i) representa el efecto parcial de la
variable independiente (X_i) sobre (Y), manteniendo
constantes las demás variables.
El objetivo de la regresión lineal múltiple
es encontrar los valores óptimos de los
coeficientes (β) que minimicen el error
en la estimación de (Y).
Esto se logra mediante el método de
ecuaciones normales, utilizando la
formulación matricial:
La estimación de los coeficientes se basa en
minimizar la suma de los cuadrados de los residuos
son los valores ajustados por el modelo.
Ecuaciones normales de estimación
De forma más legible
En una tabla de Excel quedaría así.
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