Regresión lineal o múltiple: ¿cuál es la diferencia?
Regresión lineal frente a regresión múltiple: descripción general
El análisis de regresión es un método estadístico común utilizado en 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 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 comprender, 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. Puede presentarse 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 las condiciones, las tendencias o los valores económicos futuros.
- 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 regresión lineal simple. Establece la relación entre dos variables mediante 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 minimizar 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 asume una correlación importante entre las variables independientes.
Como se mencionó anteriormente, existen varias ventajas diferentes al utilizar el análisis de regresión. Las empresas y los economistas pueden utilizar estos modelos para ayudar a tomar decisiones prácticas.
Una empresa no solo puede usar el análisis de regresión para comprender ciertas situaciones, como por qué están disminuyendo las llamadas de servicio al cliente, sino también para hacer predicciones prospectivas, como cifras de ventas en el futuro, y tomar decisiones importantes como promociones y ventas especiales.
Regresión lineal frente a 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 operaciones y el cambio diario en los rendimientos del mercado. Si realiza una regresión con el cambio diario en los precios de las acciones de la empresa como variable dependiente y el cambio diario en el volumen de negociación como 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 en la regresión, sería una regresión lineal múltiple.
Conclusiones 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.