Modelo de regresión
La importancia económica del coeficiente de regresión es explicar la cantidad que afecta el cambio promedio en y cuando x cambia en una unidad. Es decir, cada vez que x aumenta en 1 unidad, y cambia en b unidades. Es predecir los resultados económicos que produciremos al afectar un valor variable de importancia económica. Predecir el desarrollo económico futuro a través del análisis de etapas anteriores del desarrollo económico es de gran importancia para la planificación del desarrollo económico y la maximización de los beneficios económicos.
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1. El modelo de regresión es una técnica de modelado predictivo que estudia la relación entre la variable dependiente (objetivo) y la variable independiente (predictora). Esta técnica se utiliza comúnmente en análisis predictivo, modelado de series temporales y descubrimiento de relaciones causales entre variables.
2. Varios métodos comunes de análisis de regresión:
1) Regresión lineal Regresión lineal: la regresión lineal suele ser una de las técnicas preferidas por las personas para aprender modelos predictivos. En esta técnica, la variable dependiente es continua, la variable independiente puede ser continua o discreta y la naturaleza de la línea de regresión es lineal. La regresión lineal utiliza una línea recta de mejor ajuste (también conocida como línea de regresión) para establecer una relación entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes (X). La fórmula de relación es: Y=a+b×X+e
2) Regresión logística: la regresión logística se utiliza para calcular la probabilidad de "éxito del evento" y "fracaso del evento". Aquí, el valor de Y varía de 0 a 1 y se puede expresar mediante la siguiente ecuación. Y=p/（1-p）
3.Regresión polinómicaRegresión polinómica
y=a+bx^2
4.Regresión por pasos
Podemos utilizar esta forma de regresión cuando trabajamos con múltiples variables independientes. La regresión por pasos estándar hace dos cosas. Es decir, agregar y quitar las predicciones requeridas en cada paso.
El método de selección directa comienza con la predicción más significativa del modelo y agrega variables en cada paso.
La eliminación hacia atrás comienza simultáneamente con todas las predicciones del modelo y luego elimina la variable menos significativa en cada paso.
5.. Regresión de crestas Regresión de crestas
El análisis de regresión de crestas es una técnica utilizada para datos con múltiples lineales (las variables independientes están altamente correlacionadas). La regresión de cresta reduce el error estándar al agregar un grado de sesgo a la estimación de la regresión.