Definición de Modelo de regresión – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
Un modelo de regresión es una herramienta estadística utilizada para analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza para predecir valores de la variable dependiente en función de los valores de las variables independientes.
Un modelo de regresión se usa comúnmente en las ciencias sociales para determinar si existe una relación causal entre una variable dependiente (Y) y un conjunto de otras variables independientes (X). De manera similar, el modelo trata de determinar cómo se verá afectada la variable Y si cambian las variables explicativas (X).
Por ejemplo, un economista puede estar interesado en determinar la relación entre los ingresos de los trabajadores y su nivel de educación. Para ello, puedes implementar un modelo de regresión donde la variable independiente (Y) sea el ingreso del empleado. En cuanto a las variables explicativas (X), se deben incluir todas aquellas que pudieran explicar los ingresos, entre las que, por supuesto, la educación, la experiencia, la educación de los padres, etc.
análisis de regresión
Forma del modelo de regresión
Un modelo de regresión simple se ve así:
Y \u003d A + BX + y
Y = variable dependiente o endógena
X = variable independiente o explicativa
A, B = parámetros fijos y desconocidos
u= error que incluye todos los demás factores que afectan a Y pero que no están incluidos en el modelo. También puede capturar errores de estimación de variables dependientes. No observable.
Entonces el objetivo del modelo de regresión será estimar los valores de A y B de la muestra.
Significado de las variables
El parámetro B debe reflejar el efecto de cambiar X en la variable Y cuando las otras variables explicativas permanecen constantes (ceteris paribus).
Mientras tanto, el parámetro A no afecta en absoluto la relación entre Y y X. Por lo tanto, esto es solo una normalización en la que se supone que el valor medio de u es cero.
Por ejemplo, un modelo de regresión lineal se vería así:
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