Haciendo malabarismos con muchas relaciones a la vez en excel: regresión múltiple
Video: regresion lineal multiple usando analisis de datos de EXCEL
La regresión lineal es una gran herramienta para hacer predicciones con Excel. Cuando se conoce la pendiente y la intersección de la línea que relaciona dos variables, se puede tomar un nuevo x-valor y predecir una nueva y-valor. En el ejemplo que has estado trabajando a través, se toma una puntuación SAT y predecir un promedio de calificaciones de un estudiante de la Universidad Sahutsket.
Video: Regresión y Correlación Múltiple
Lo que si sabía algo más que el resultado del SAT para cada estudiante? ¿Y si tuviera media alta escuela del estudiante (en una escala de 100), y se podía utilizar esa información, también? Si se puede combinar con SAT SA promedio, es posible que tenga un factor de predicción más precisa que la SAT puntuación solo.
Cuando se trabaja con más de una variable independiente, que está en el ámbito de la múltiple regresión. Al igual que en la regresión lineal, a encontrar los coeficientes de regresión para la línea que mejor se ajusta a través de un diagrama de dispersión. Una vez más, mejor ajuste significa que la suma de los cuadrados de las distancias de los puntos de datos a la línea es mínimo.
Con dos variables independientes, sin embargo, no se puede mostrar un diagrama de dispersión en dos dimensiones. Se necesitan tres dimensiones, y que se vuelve difícil de trazar.
Para el ejemplo SAT-GPA, la ecuación de regresión se traduce en
Video: Regresion y Correlación Lineal Multiple. Prof. MSc. Edgardo Bustos
Predicción de GPA = a + b1(SAT) + b2(Escuela Media Alta)
Puede probar las hipótesis sobre el ajuste global, y sobre los tres de los coeficientes de regresión.
Vamos a ver las capacidades de Excel para encontrar coeficientes.
Un par de cosas a tener en cuenta:
Video: Regresión Lineal Multiple
- Puede tener cualquier número de x-variables.
- Esperar el coeficiente para SAT para cambiar de regresión lineal a la regresión múltiple. Espere que el intercepto a cambiar, también.
- Esperar el error estándar de estimación para disminuir a partir de la regresión lineal para regresión múltiple. Debido regresión múltiple utiliza más información que la regresión lineal, se reduce el error.