Métodos de Selección de Variables y Multicolinealidad en Regresión Lineal
Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas
Escrito el en
con un tamaño de 2,7 KB
Métodos de construcción de modelos de regresión
I. Introducción
Se genera un solo modelo de regresión que incluye, a la vez, a todas las variables pronosticadoras. No se exige que las variables cumplan ninguna condición específica a la hora de formar parte del modelo. En este método, no es posible determinar cuál es el conjunto de variables que ofrece una explicación adecuada con el menor número de elementos.
II. Selección hacia delante (Forward Selection)
Implica la posibilidad de obtener diversos modelos de regresión si las variables pronosticadoras cumplen ciertas condiciones de entrada:
- En el primer modelo, solo se introduce la variable que presente la mayor correlación con la variable criterio.
- En un segundo modelo, se incluye,