Regresión lineal versus regresión múltiple: una visión general
El análisis de regresión es un método estadístico común utilizado en finanzas e inversiones. La regresión lineal es una de las técnicas más comunes de análisis de regresión. La regresión múltiple es una clase más amplia de regresiones que abarca regresiones lineales y no lineales con múltiples variables explicativas.
La regresión como herramienta ayuda a agrupar datos para ayudar a las personas y a las empresas a tomar decisiones informadas. Hay diferentes variables en juego en la regresión, incluida una variable dependiente, la variable principal que está tratando de entender, y una variable independiente, factores que pueden tener un impacto en la variable dependiente.
Para que el análisis de regresión funcione, debe recopilar todos los datos relevantes. Se puede presentar en un gráfico, con un eje xy un eje y.
Hay varias razones principales por las que las personas usan el análisis de regresión:
- Para predecir condiciones económicas futuras, tendencias o valores Para determinar la relación entre dos o más variables Para comprender cómo cambia una variable cuando cambia otra
Hay muchos tipos diferentes de análisis de regresión. Para el propósito de este artículo, veremos dos: regresión lineal y regresión múltiple.
Regresión lineal
También se llama una regresión lineal simple. Establece la relación entre dos variables usando una línea recta. La regresión lineal intenta dibujar una línea que se acerque más a los datos al encontrar la pendiente y la intersección que definen la línea y minimizan los errores de regresión.
Si dos o más variables explicativas tienen una relación lineal con la variable dependiente, la regresión se denomina regresión lineal múltiple.
Muchas relaciones de datos no siguen una línea recta, por lo que los estadísticos utilizan la regresión no lineal. Los dos son similares en que ambos rastrean una respuesta particular de un conjunto de variables gráficamente. Pero los modelos no lineales son más complicados que los modelos lineales porque la función se crea a través de una serie de supuestos que pueden derivarse de prueba y error.
Regresión múltiple
Es raro que una variable dependiente se explique por una sola variable. En este caso, un analista usa regresión múltiple, que intenta explicar una variable dependiente usando más de una variable independiente. Las regresiones múltiples pueden ser lineales y no lineales.
Las regresiones múltiples se basan en el supuesto de que existe una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. Tampoco supone una correlación importante entre las variables independientes.
Como se mencionó anteriormente, existen varias ventajas diferentes al usar el análisis de regresión. Estos modelos pueden ser utilizados por empresas y economistas para ayudar a tomar decisiones prácticas.
Una empresa no solo puede usar el análisis de regresión para comprender ciertas situaciones, como por qué las llamadas de servicio al cliente están disminuyendo, sino también para hacer predicciones a futuro, como cifras de ventas en el futuro, y tomar decisiones importantes como ventas especiales y promociones.
Regresión lineal versus regresión múltiple: ejemplo
Considere un analista que desea establecer una relación lineal entre el cambio diario en los precios de las acciones de una empresa y otras variables explicativas, como el cambio diario en el volumen de negociación y el cambio diario en los rendimientos del mercado. Si ejecuta una regresión con el cambio diario en los precios de las acciones de la compañía como una variable dependiente y el cambio diario en el volumen de negociación como una variable independiente, este sería un ejemplo de una regresión lineal simple con una variable explicativa.
Si el analista agrega el cambio diario en los rendimientos del mercado a la regresión, sería una regresión lineal múltiple.
Para llevar clave
- El análisis de regresión es un método estadístico común utilizado en finanzas e inversiones. La regresión lineal es una de las técnicas más comunes de análisis de regresión. La regresión múltiple es una clase más amplia de regresiones que abarca regresiones lineales y no lineales con múltiples variables explicativas.
