Calculadora de regresión lineal múltiple
Instrucciones: Puede usar esta calculadora de regresión lineal múltiple para estimar un modelo lineal proporcionando los valores de muestra para varios predictores \((X_i)\) y una variable dependiente \((Y)\), usando la hoja de cálculo a continuación. Haga clic en el botón "Agregar predictor" para agregar más variables independientes (hasta 5):
Calculadora de regresión lineal múltiple
Más sobre esto Calculadora De Regresión Lineal Múltiple para que pueda tener una perspectiva más profunda de los resultados que proporcionará esta calculadora. La regresión lineal múltiple es muy similar a la regresión lineal simple, solo que se utilizan dos o más predictores \(X_1\), \(X_2\), ..., \(X_n\) para predecir una variable dependiente \(Y\). El modelo de regresión lineal múltiple es
\[ Y = \displaystyle \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_n X_n + \epsilon\]donde \(\epsilon\) es el término de error que tiene la propiedad de estar distribuido normalmente con media 0 y varianza constante \(\epsilon ~ N(0, \sigma^2)\). Después de proporcionar valores de muestra para los predictores \(X_1\), \(X_2\), ..., \(X_n\) y la variable de respuesta \(Y\), se obtienen estimaciones de los coeficientes de pendiente de la población minimizando el suma total de errores al cuadrado . El modelo estimado se expresa como:
A continuación se muestra la expresión que se utiliza para calcular las probabilidades de que ocurra un evento, \(p\), dada su probabilidad:
\[ \hat Y = \displaystyle \hat\beta_0 + \hat\beta_1 X_1 + \hat\beta_2 X_2 + ... + \hat\beta_n X_n\]Si, por el contrario, desea usar solo un predictor, puede usar este calculadora de regresión lineal simple en cambio.
