Regresión lineal frente a regresión múltiple: descripción 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 para el análisis de regresión. La regresión múltiple es una clase de regresión más amplia que incluye regresiones lineales y no lineales con múltiples variables explicativas.
La regresión como herramienta de agrupación de datos ayuda a las personas y las empresas a tomar decisiones informadas. La regresión involucra una variedad de variables, incluida una variable dependiente, la variable principal que está tratando de comprender, y una variable independiente, factores que pueden influir en la variable dependiente.
Para que el análisis de regresión funcione, debe recopilar todos los datos relevantes. Puede presentarse en un gráfico, con eje xy eje y.
Hay una serie de razones principales por las que las personas utilizan el análisis de regresión:
- Predecir condiciones, tendencias o valores económicos futuros
- Para determinar la relación entre dos o más variables
- 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 le llama regresión lineal simple. Establece la relación entre dos variables mediante una línea recta. La regresión lineal intenta dibujar una línea más cercana a los datos al encontrar la pendiente y la intercepción que define 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 las dos respuestas se trazan gráficamente a partir de un conjunto de variables. Pero los modelos no lineales son más complejos que los modelos lineales porque la función se crea mediante una serie de supuestos que pueden provenir de prueba y error.
Regresión múltiple
Las variables dependientes rara vez explican solo una variable dependiente. En este caso, los analistas utilizan regresión múltiple, que intenta explicar una variable dependiente utilizando más de una variable independiente. Varias transiciones pueden ser lineales y no lineales.
Los múltiplos se basan en el supuesto de que existe una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. Tampoco asume ninguna correlación importante entre las variables independientes.
Como se mencionó anteriormente, existen varias ventajas al utilizar el análisis de regresión. Las empresas y los economistas pueden utilizar estos modelos para tomar decisiones prácticas.
Una empresa no solo puede usar el análisis de regresión para comprender ciertas situaciones, como por qué disminuyen las llamadas de servicio al cliente, sino también hacer predicciones predictivas, como cifras de ventas futuras, y tomar decisiones importantes como ventas y crecimiento, promociones especiales.
Regresión lineal frente a regresión múltiple: un ejemplo
Considere un analista que quiere 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 comercial y el cambio diario en los resultados del mercado. Si ejecuta una regresión con el cambio diario en los precios de las acciones de la empresa como una variable dependiente y el cambio diario en el volumen de negociación como una variable independiente, este es un ejemplo de una regresión lineal simple con una variable explicativa.
Si el analista coloca 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 para el análisis de regresión.
- La regresión múltiple es una clase de regresión más amplia que incluye regresiones lineales y no lineales con múltiples variables explicativas.
