Lineal vs. Regresión múltiple: ¿cuál es la diferencia?

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.

La regresión como herramienta ayuda a agrupar los 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 entender, 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. Se puede presentar en un gráfico, con un eje xy un eje y.

Hay varias razones principales por las que las personas usan el análisis de regresión:

1. para predecir futuras condiciones económicas, tendencias o valores
2. para determinar la relación entre dos o más variables
3. para entender cómo cambia una variable cuando otra cambia

Hay muchos tipos diferentes de análisis de regresión. a los fines de este artículo, veremos dos: regresión lineal y regresión múltiple.

También se llama regresión lineal simple. Establece la relación entre dos variables usando 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 minimizan 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 gráficamente una respuesta particular de un conjunto de variables. 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.

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 supone una correlación importante entre las variables independientes.

Como se mencionó anteriormente, existen varias ventajas diferentes al usar el análisis de regresión. Estos modelos pueden ser utilizados por empresas y economistas para ayudar a tomar decisiones prácticas.

considere a un analista que desee 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 negociación y el cambio diario en los rendimientos del mercado. Si ejecuta una regresión con el cambio diario en los precios de las acciones de la compañía como una variable dependiente y el cambio diario en el volumen de negociación como una 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 a la regresión, sería una regresión lineal múltiple.