Análisis de regresión – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Definición de Análisis de regresión – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Análisis de regresión es una técnica estadística que establece la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

Por otro lado, dicho análisis es un proceso o modelo que analiza la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Por lo tanto, se encuentra una relación matemática a partir de este estudio.

A través de procesos de regresión, es posible comprender cómo la variable dependiente se ve afectada por cambios en otros factores.

Aplicaciones de análisis de regresión

Una de las principales aplicaciones del análisis de regresión es el pronóstico utilizando diferentes escenarios. Esto es teniendo en cuenta el grado de influencia (en estadística esto se llama correlación) sobre la variable dependiente.

Es decir, el propósito del análisis es construir una función que permita estimar el valor futuro de la variable en estudio.

Desde otro punto de vista, la regresión le permite calcular la expectativa matemática condicional (promedio). Para ello se supone dados los valores de las variables independientes.

Cabe señalar que cuando se tiene en cuenta solo una variable independiente, estamos hablando de una regresión lineal simple. Por otro lado, si se incluyen más factores, sería una regresión lineal múltiple.

El análisis de regresión tiene aplicaciones en la vida cotidiana. Esto va desde estudiar los accidentes de tráfico en una zona geográfica determinada hasta comprobar si el plan de estudios es recomendable, por ejemplo, según la tasa de abandono.

Críticas al análisis de regresión

Una crítica común a este tipo de modelo de predicción matemática es que no es óptimo porque tiende a confundir correlación con causalidad.

Esto significa que, por ejemplo, es posible establecer una relación matemática entre el crecimiento económico y la frecuencia de las precipitaciones en un país. Sin embargo, si no existe un marco teórico que vincule estas variables, el estudio se vuelve irrelevante porque es una relación falsa.

Ejemplo de análisis de regresión

Veamos un ejemplo de análisis de regresión muy simple. Supongamos que una empresa quiere calcular la demanda de un determinado producto.

Tomamos el precio del producto como variable independiente. Entonces, la empresa, con base en sus datos históricos, construye una ecuación de la forma:

Así, el análisis de regresión tiene como objetivo encontrar los valores de a (coeficiente de correlación lineal) y b.

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