Ejemplo regresión múltiple · Regresión Lineal 65: 0: 0 1 ... Multiple Regression Analysis ......

52Regresión Lineal

Ejemplo regresión múltiple

Consumo = β0 + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso + β4 Acel + Error

Y X1 X2 X3 X4Consumo Cilindrada Potencia Peso Aceleraciónl/100Km cc CV kg segundos

15 4982 150 1144 1216 6391 190 1283 924 5031 200 1458 159 1491 70 651 2111 2294 72 802 1917 5752 153 1384 14... ... ... ... ...

Var. Independienteso regresores

Var. dependienteso respuesta

53Regresión Lineal

Modelo regresión múltiple

osdesconocid parámetros:,,,,, 2210 σββββ kK

),0(

,2

22110

σ

ββββ

Nu

uxxxy

i

ikikiii

→

+++++= L

LinealidadE[yi] = β0+ β1x1i+…+ βkxki

Normalidadyi| x1 ,...,xk⇒ Normal

HomocedasticidadVar [yi|x1 ,...,xk] = σ2

IndependenciaCov [yi, yk] = 0

54Regresión Lineal

Notación matricial

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

+

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

nkknnn

k

k

n u

uu

xxx

xxxxxx

y

yy

MM

L

MOMMM

L

L

M2

1

1

0

21

22212

12111

2

1

1

11

β

ββ

),( 2I0U

UXβY

σN→

+=

55Regresión Lineal

Estimación mínimo-cuadrática

eβXY += ˆdonde el vector e cumple

mínimo es∑=

=n

iie

1

22e

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

+

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

nkknnn

k

k

n e

ee

xxx

xxxxxx

y

yy

MM

L

MOMMM

L

L

M2

1

1

0

21

22212

12111

2

1

ˆ

ˆˆ

1

11

β

ββ

56Regresión Lineal

Para que ||e||2 sea mínimo, e tiene que ser perpendicular al espacio vectorial generado las columnas de X

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

⎧

=

==

=⇒

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛=

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛=

∑

∑∑

nkii

nii

ni

nknnn

k

k

xe

xee

e

ee

xxx

xxxxxx

1

1 1

1

2

1

21

22212

12111

0

00

,1

11

M

ML

MOMMMLL

0eX

eX

T

57Regresión Lineal

Mínimos cuadrados

YXXXββXXYXeXβXXYX

0eX

TTTT

TTT

T

1)(ˆˆˆ

−=⇒=+=

=

x1

Y

βXY ˆˆ =

YYe ˆ−=

x2

x2

x1

Y

Una de

scom

posic

ión Solución MC

58Regresión Lineal

Matriz de proyección V

1

x1

VYY =ˆ

V)Y(Ie −=Y

VYYYXX)X(XYβXYT1T

==

=−

ˆˆ

ˆˆPrevistos Val.

V)Y(IVYYβXYe

−=−=−= ˆ

Residuos TT XXX(XV 1)−=

Simétrica V=VT

Idempotente VV=V

59Regresión Lineal

Distribución de probabilidad de β

1T

1TT1T

T1TT1T

T

T1T

T1TT1T

X)(X

X)X(XXX)(X

XX)(XIXX)(X

CYCCYβ

βXβXX)(XCXβYCβ

βXX)(XCCYYXX)(Xβ

IXβY

−

−−

−−

−

−−

=

=

=

==

====

→

===

→

2

2

2

2

))()((

][][]ˆ[

][]ˆ[

ˆ) siendo(ˆ

),(

σ

σ

σ

σ

TVarVarVar

EE

Normal

N

60Regresión Lineal

Distribución de probabilidad de β

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

==⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

= −

kkkk

k

k

T

kkqqq

qqqqqq

LMOMM

LL

MM10

11110

00100

11

0

1

0

)(

ˆ

ˆˆ

ˆ XXQβββ

ββ

β

ββ

),(ˆ),(ˆ

2

2

iiii qN

N

σββ

σ

→

→ −1TX)(Xββ

)1()1()dim( +×+= kkQ

61Regresión Lineal

Residuos

)ˆˆˆ( 110 kikiii xxye βββ +++−= L

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

+

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

nkknnn

k

k

n e

ee

xxx

xxxxxx

y

yy

MM

L

MOMMM

L

L

M2

1

1

0

21

22212

12111

2

1

ˆ

ˆˆ

1

11

β

ββ

32143421321ResiduosPrevistosObservados

ˆ eβXY +=

62Regresión Lineal

Varianza Residual

212

21

2

212

12

2

]1

[

1][

σ

σ

χσσ

=−−

−−=

→=

∑

∑

∑

=

=

−−=

kne

E

kne

E

e

ni i

ni i

kn

ni ieeT

212

2

12

2

ˆ)1(

1ˆ

−−

=

→−−

−−=∑

knR

ni i

R

sknkn

es

χσ

63Regresión Lineal

0:0:

1

0≠=

i

iHH

ββ

Ho rechaza Se⇒>=

→−

⇒→−

→

−−

−−

2/;1

111

2

;ˆ

ˆˆ

ˆ)1,0(

ˆ),(ˆ

αβ

ββσ

ββ

σββ

kniiiR

ii

kniiRii

ii

iiii

ttqs

t

tqs

Nq

qN

Contraste individual βi

ikikii uxxy ++++= βββ L110

64Regresión Lineal

Descomposición de la variabilidad en regresión

VNEVEVTeyyyy

eyyyyyeyy

exxy

ni i

ni i

ni i

iii

iii

ikikii

+=

+−=−

+−=−

+=

++++=

∑∑∑ === 12

12

12

110

)ˆ()(

)ˆ()()(ˆ

ˆˆˆ

Restandoβββ L

65Regresión Lineal

0:0:

1210

de distinto es algunoHH k ==== βββ L

Contraste general de regresión.

ntesindependie son

cierto) es H (Si o

22

212

2

2

22

,

ˆ)1(

σσ

σσ

σ

χ

χ

VNEVE

sknVNE

VE

knR

k

−−→−−

=

→

11/

−−→−

= kn,kF)VNE/(n-k

kVEF

0H rechaza Se ⇒> αFF

ikikii uxxy ++++= βββ L110

66Regresión Lineal

Coeficiente de determinación R2

VNEVEVT +=

VTVER =2

regresores los por explicado estáque VTde porcentaje el Mide

10 2 ≤≤ R

∑

∑

∑

=

=

=

−=

−=

−=

n

ii

n

iii

n

ii

yyVT

yyVNE

yyVE

1

2

1

2

1

2

)(

)ˆ(

)ˆ(

)~~(ˆˆ)~~(ˆˆˆ)ˆ(1

2 YXbbXXb)YY()YY( TTTTTn

ii yyVE ==−−=−= ∑

=

67Regresión Lineal

Coef. determinación corregido

2

2

2

ˆ)1(

ˆ)1(11

y

Rsn

sknVT

VNE

VTVNEVT

VTVER

−

−−−=−=

−==

1

)(ˆ 1

2

2−

−

=∑=

n

yys

n

ii

y

)1/()1/(1

ˆ

ˆ1 2

22

−−−

−=−=nVT

knVNE

s

sR

y

R

2R

Regresión con STATGRAPHICSMultiple Regression Analysis-----------------------------------------------------------------------------Dependent variable: consumo----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -1,66958 0,983305 -1,69793 0,0903cilindrada 0,000383473 0,0001625 2,35983 0,0188potencia 0,0402844 0,00656973 6,13183 0,0000peso 0,00578424 0,00095783 6,0389 0,0000aceleracion 0,111501 0,0496757 2,24458 0,0254-----------------------------------------------------------------------------

Analysis of Variance-----------------------------------------------------------------------------Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value-----------------------------------------------------------------------------Model 4845,0 4 1211,25 438,70 0,0000Residual 1065,74 386 2,76099-----------------------------------------------------------------------------Total (Corr.) 5910,74 390

R-squared = 81,9694 percentR-squared (adjusted for d.f.) = 81,7826 percentStandard Error of Est. = 1,66162

69Regresión Lineal

Interpretación (inicial)Contraste F=438 (p-valor=0.0000) ⇒ Alguno de los regresores influye significativamente en el consumo.Contrastes individuales:

La potencia y el peso influyen significativamente (p-valor=0.0000)Para α=0.05, la cilindrada y la aceleración también tienen efecto significativo (p-valor < 0.05)

El efecto de cualquier regresor es “positivo”, al aumentar cualquiera de ellos aumenta la variable respuesta: consumo.Los regresores explican el 82 % de la variabilidad del consumo (R2 = 81.969)

70Regresión Lineal

Multicolinealidad

Cuando la correlación entre los regresores es alta. Presenta graves inconvenientes:

Empeora las estimaciones de los efectos de cada variable βi: aumenta la varianza de las estimaciones y la dependencia de los estimadores) Dificulta la interpretación de los parámetros del modelo estimado (ver el caso de la aceleración en el ejemplo).

71Regresión Lineal

Identificación de la multicolinealidad: Matriz de correlación de los regresores.

Correlations

cilindrada potencia --------------------------------------------------------cilindrada 0,8984 ( 391) 0,0000

potencia 0,8984 ( 391) 0,0000

peso 0,9339 0,8629 ( 391) ( 391) 0,0000 0,0000

aceleracion -0,5489 -0,6963 ( 391) ( 391) 0,0000 0,0000 --------------------------------------------------------

peso aceleraci----------------------------------- 0,9339 -0,5489 ( 391) ( 391) 0,0000 0,0000

0,8629 -0,6963 ( 391) ( 391) 0,0000 0,0000

-0,4216 ( 391) 0,0000

-0,4216 ( 391) 0,0000

-----------------------------------

72Regresión Lineal

Gráficos consumo - xi

peso

cons

umo

500 1000 1500 20000

4

8

12

16

20

24

potencia

cons

umo

0 40 80 120 160 200 2400

4

8

12

16

20

24

cilindrada

cons

umo

0 2 4 6 8(X 1000)

0

4

8

12

16

20

24

aceleracion

cons

umo

8 11 14 17 20 23 260

4

8

12

16

20

24

73Regresión Lineal

Consumo y aceleración

Multiple Regression Analysis-----------------------------------------------------------------------------Dependent variable: consumo----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -1,66958 0,983305 -1,69793 0,0903cilindrada 0,000383473 0,0001625 2,35983 0,0188potencia 0,0402844 0,00656973 6,13183 0,0000peso 0,00578424 0,00095783 6,0389 0,0000aceleracion 0,111501 0,0496757 2,24458 0,0254-----------------------------------------------------------------------------

Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X-----------------------------------------------------------------------------Dependent variable: consumoIndependent variable: aceleracion----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT 21,5325 1,00701 21,3827 0,0000aceleracion -0,657509 0,0632814 -10,3902 0,0000-----------------------------------------------------------------------------

R. s

impl

eR

. múl

tiple

74Regresión Lineal

Multicolinealidad: efecto en la varianza de los estimadores

( )

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

−−

−−

−

−=−=

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛===⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

+++=

−

−

)1(1

)1(

)1()1(1

)1(||

~~~~ˆˆ

var

22110

212

22

21221

12

21221

122

122112

1222

21

222112

211221

2212

122121

2

1

rsrssr

rssr

rsrss

sssrssrs

ssssn

iuixixy

XXXX

XXXXTT

i

SS

SSXXXX σββ

βββ

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

−−

−−

−−

=⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

)1()1(

)1()1(ˆˆ

var

212

22

2

21221

212

21221

212

212

21

2

2

1

rnsrsnsr

rsnsr

rnsσσ

σσ

ββ

75Regresión Lineal

Consecuencias de la multicolinealidadGran varianza de los estimadores βCambio importante en las estimaciones al eliminar o incluir regresores en el modeloCambio de los contrastes al eliminar o incluir regresores en el modelo.Contradicciones entre el contraste F y los contrastes individuales.

76Regresión Lineal

Consumo Cilindrada Potencia Peso Aceleración Origenl/100Km cc CV kg segundos

15 4982 150 1144 12 Europa16 6391 190 1283 9 Japón24 5031 200 1458 15 USA9 1491 70 651 21 Europa11 2294 72 802 19 Japón17 5752 153 1384 14 USA12 2294 90 802 20 Europa17 6555 175 1461 12 USA18 6555 190 1474 13 USA12 1147 97 776 14 Japón16 5735 145 1360 13 USA12 1868 91 860 14 Europa9 2294 75 847 17 USA... ... ... ... ... ...

Variables cualitativas como regresores

Consumo = β0 + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso +

+ β4 Acel + αJAP ZJAP + αUSA ZUSA + Error

⎪⎩

⎪⎨⎧

USAJapónEuropa

Origen

⎩⎨⎧

∈∉=

⎩⎨⎧

∈∉=

⎩⎨⎧

∈∉=

EUROPA siEUROPA si

USA siUSA si

JAPON siJAPON si

ii

iZ

ii

iZ

ii

iZ

EUR

USA

JAP

10

10

10

77Regresión Lineal

Consumo Cilindrada Potencia Peso Aceleración ZJAP ZUSA ZEURl/100Km cc CV kg segundos

15 4982 150 1144 12 0 0 116 6391 190 1283 9 1 0 024 5031 200 1458 15 0 1 09 1491 70 651 21 0 0 111 2294 72 802 19 1 0 017 5752 153 1384 14 0 1 012 2294 90 802 20 0 0 117 6555 175 1461 12 0 1 018 6555 190 1474 13 0 1 012 1147 97 776 14 1 0 016 5735 145 1360 13 0 1 012 1868 91 860 14 0 0 19 2294 75 847 17 0 1 0... ... ... ... ... ... ... ...

Variables cualitativas

Consumo = β0 + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso +


78Regresión Lineal

Interpretación var. cualitativaConsumo = β0 + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso +


• Coches europeos: ZJAP = 0 y ZUSA = 0 REFERENCIA

Consumo = β0 + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso + β4 Acel + Error

• Coches japoneses: ZJAP =1 y ZUSA = 0

• Coches americanos: ZJAP =0 y ZUSA = 1

Consumo = β0 + αJAP + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso + β4 Acel + Error

Consumo = β0 + αUSA + β1 CC + β2 Pot + β3 Peso + β4 Acel + Error

79Regresión Lineal

Interpretación del modelo

β0 + αJAP

β0

β0 + αUSA

Europeos

Japoneses

Americanos

xi

yRef.

80Regresión Lineal

Multiple Regression Analysis-----------------------------------------------------------------------------Dependent variable: consumo----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -1,45504 1,01725 -1,43037 0,1534cilindrada 0,000322798 0,0001792 1,80133 0,0724potencia 0,0422677 0,00678898 6,22592 0,0000peso 0,00559955 0,000965545 5,79937 0,0000aceleracion 0,110841 0,0496919 2,23057 0,0263Zjap -0,361762 0,279049 -1,29641 0,1956Zusa 0,0611229 0,280236 0,218113 0,8275-----------------------------------------------------------------------------


R-squared = 82,0969 percentR-squared (adjusted for d.f.) = 81,8171 percentStandard Error of Est. = 1,66005

81Regresión Lineal

Interpretación

El p-valor del coeficiente asociado a ZJAPes 0.1956>.05, se concluye que no existe diferencia significativa entre el consumo de los coches Japoneses y Europeos (manteniendo constante el peso, cc, pot y acel.)La misma interpretación para ZUSA.Comparando R2 =82.09 de este modelo con el anterior R2=81.98, se confirma que el modelo con las variables de Origen no suponen una mejora sensible.

82Regresión Lineal

Modelo de regresión con variables cualitativas

En general, para considerar una variable cualitativa con r niveles, se introducen en la ecuación r-1 variables ficticias

Y el nivel r no utilizado es el que actúa de

referencia

⎩⎨⎧

−∈−∉=

⎩⎨⎧

∈∉=

⎩⎨⎧

∈∉= − 11

10,,2120,11

10121 ri

riziizi

iz irii nivelnivel

nivelnivel

nivelnivel

L

iirrii

kikiiuzzz

xxy+++++

++++=−− 44444 344444 21

LL

acualitativ variable,112211

110ααα

βββ

83Regresión Lineal

Predicción

hx

hy

Media mh|xh Nueva Observ. yh|xh

hx

hm

hm

hy

hx

84Regresión Lineal

Predicción de la media mh(Regresión múltiple)

hT

khkhh

hh

xxmmNy

'

),(

110

2

xβ=+++=

→βββ

σL

hx

hm

h'x

hy

hTT

hhh

hhhTT

h

hTT

hhT

h

hT

hT

hT

h

khhhT

hT

h

v

y

yE

y

v

EE

xxxh

'

'

']ˆ'ˆvar[]var[

'']ˆ[]'ˆ[]

),,,,1(','ˆ

1

221

21

)('

)('

var[']ˆ

ˆ[

ˆ

x

x

xβxβ

xβxβxβ

xxβ

XXx

XXx

x

−

−

=

=

=

=

=

===

==

σσ

L

⎟⎠⎞⎜

⎝⎛→ hhhh vmNy 2,ˆ σ

85Regresión Lineal

Expresión alternativa para vhh

))()(1(

)~~

(,)()~~()(

)](ˆvar[)(]var[)](ˆvar[]ˆvar[

)(ˆˆ

12

212

xxSxx

XXSxxXXxx

xxbxxxxb

xxb

−−+=

=−−+=

−−+=−+=

−+=

−

−

hxT

h

T

xhTT

h

hT

hhT

h

hT

h

n

nn

yyy

yy

σ

σσ

))()(1(1 1 xxSxx −−+= −hx

Thhh n

v nvnv

hhh

hhh

/1/1

>⇒≠=⇒=

xxxx

86Regresión Lineal

Intervalos de confianza para la media mh

( )

1

2

ˆ

)1,0(

ˆ

ˆ,ˆ

−−→

→

−

−→

knhhR

hh

hh

hh

hhh

tvsm

Nvm

y

yvhmNy

σ

σ

hx

hy

))(1(12

2

x

hhh s

xxn

v −+=

hhR vsthyhm ˆˆ 2/α±∈

))()(1(1 1 xxSxx hh −−+= −x

Thh n

v

Regresión simple

87Regresión Lineal

Predicción de una nueva observación yh (reg.simple)

hh

hh

xmmNy

10

2 ),(ββσ

+=→

hx hx

hy

hh

hhh

hhh

hhh

hhhh

hh

vyye

yEyEeEyye

vmNyxy

22

210

]ˆvar[]var[]~var[0]ˆ[][]~[

ˆ~),(ˆ

ˆˆˆ

σσ

σ

ββ

+=

+==−=

−=→

+=

))1(,0(~ 2hhh vNe +→ σ

hm

hy

88Regresión Lineal

Predicción de una nueva observación yh (Reg. Múltiple)

hx

hm

hx

hy

⎩⎨⎧

+=+==−=

→−=

→+=

)1(]ˆvar[]var[]~var[0]ˆ[][]~[

ˆ~

),(ˆˆˆ

2

2

hhhhh

hhhhhh

hhhhhT

h

vyyeyEyEeE

yye

vmNyyy

σ

σxb

))1(,0(~ 2hhh vNe +→ σ

hy

89Regresión Lineal

Intervalos de predicción para una nueva observación yh

( )

1

2

1ˆˆ

)1,0(1

ˆˆ~ )1(,0~

−−→+

→+−

−−=

+→

knhhR

hh

hh

hh

hhh

hhh

tvsy

Nvy

y

y

yye

vNe

σ

σ

hhR vsthyhy +±∈ 1ˆˆ 2/α

hx

hy

90Regresión Lineal

kk xxy βββ ˆˆˆˆ 110 +++= L

Límites de predicción

x

y hhR vsthyhy +±∈ 1ˆˆ 2/α

hhR vsthyhm ˆˆ 2/α±∈

91Regresión Lineal

Diagnosis: Residuos

)ˆˆˆ( 110 kikiii xxye βββ +++−= L

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

+

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

nkknnn

k

k

n e

ee

xxx

xxxxxx

y

yy

MM

L

MOMMM

L

L

M2

1

1

0

21

22212

12111

2

1

ˆ

ˆˆ

1

11

β

ββ

32143421321ResiduosPrevistosObservados

ˆ eβXY +=

92Regresión Lineal

Distribución de los residuos

⎪⎩

⎪⎨⎧

−=−−==−=−=

→

=

−=→

−

V)(IV)(Y)(IV)(Ie0V)Xβ(IYV)(Ie

e

XX)X(XV

V)Y(IeIXβY

T1T

2

2

var]var[][][

),(

σ

σ

EE

N

Normal

))1(,0(

),(

2iii vNe

N

−→

−→

σ

σ V)(I0e 2

93Regresión Lineal

Distancia de Mahalanobis

⎩⎨⎧

>⇒≠=⇒=⇒

−−= −

00

.()()(

2

2

12

i

i

ixT

ii

DD

D

xxxxxx

xxSxx

i

ii

a de distancia la Mide

s)Mahalanobi de Dist

TT

ii v

XX)X(XV 1−=

Vmatriz la de diagonales elementos los son

110)1(,1

22

,1

2

1≤≤⇒≥=−⇒+== ∑∑∑

≠=≠==ii

n

ijjijiiiiii

n

ijjijji

n

jijii v

nvvvvvvvv

))()(1(1')(' 11 xxSxxxXXx −−+== −−ix

Tii

TTiii n

v

94Regresión Lineal

Residuos estandarizados

iivRsie

ir

eev

env

ve

iiiii

iiii

iii

−=

≈⇒≈⇒≈⇒

≈⇒≈⇒

−=

1ˆ

adosestandariz Residuos

00)var(1 de lejos está Cuando

)var(/1 a próximo está Cuando

)1()var(

2

2

xx

xx σ

σ

))1(,0( 2σiii vNe −→

95Regresión Lineal

Hipótesis de normalidad

Herramientas de comprobación:Histograma de residuosGráfico de probabilidad normal (Q-Q plot)Contrastes formales (Kolmogorov-Smirnov)

Ejemplo de coches

Residuos-9 -6 -3 0 3 6 9

0

20

40

60

80

100

120

-6 -4 -2 0 2 4 6

Residuos

0,115

2050809599

99,9

prob

abili

dad

96Regresión Lineal

Comprobación de la linealidad y homocedasticidad

Ambas hipótesis se comprueban conjuntamente mediante gráficos de los residuos

Frente a valores previstosFrente a cada regresor.

En muchas ocasiones se corrige la falta de linealidad y la heterocedasticidadmediante transformación de las variables.

ikikii

ikikii

uxxy

uxxy

++++=

++++=

logloglog

log

110

110

βββ

βββ

L

L

97Regresión Lineal

Ejemplo 1: Cerezos Negros

Se desea construir un modelo de regresión para obtener el volumen de madera de una “cerezo negro” en función de la altura del tronco y del diámetro del mismo a un metro sobre el suelo. Se ha tomado una muestra de 31 árboles. Las unidades de longitudes son pies y de volumen pies cúbicos.

98Regresión Lineal

Cerezos negros: Datos

Árbol Diametro Altura Volumen Árbol Diametro Altura Volumen1 8,3 70 10,30 17 12,9 85 33,802 8,6 65 10,30 18 13,3 86 27,403 8,8 63 10,20 19 13,7 71 25,704 10,5 72 16,40 20 13,8 64 24,905 10,7 81 18,80 21 14,0 78 34,506 10,8 83 19,70 22 14,2 80 31,707 11,0 66 15,60 23 14,5 74 36,308 11,0 75 18,20 24 16,0 72 38,309 11,1 80 22,60 25 16,3 77 42,6010 11,2 75 19,90 26 17,3 81 55,4011 11,3 79 24,20 27 17,5 82 55,7012 11,4 76 21,00 28 17,9 80 58,3013 11,4 76 21,40 29 18,0 80 51,5014 11,7 69 21,30 30 18,0 80 51,0015 12,0 75 19,10 31 20,6 87 77,0016 12,9 74 22,20

99Regresión Lineal

Gráficos x-y

Altura

Vol

umen

60 65 70 75 80 85 900

20

40

60

80

Diametro

Vol

umen

8 11 14 17 20 230

20

40

60

80

100Regresión Lineal

Primer modelo:cerezos negros

Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -57,9877 8,63823 -6,71291 0,0000Altura 0,339251 0,130151 2,60659 0,0145Diametro 4,70816 0,264265 17,8161 0,0000-----------------------------------------------------------------------------


R-squared = 94,795 percentR-squared (adjusted for d.f.) = 94,4232 percent

ErrorAlturaDiametroVolumen +++= 210 βββ


Diagnosis

Diametro8 11 14 17 20 23

-9

-6

-3

0

3

6

9

valores previstos0 20 40 60 80

-9

-6

-3

0

3

6

9

resid

uos

resid

uosFalta de

linealidad

Falta de homocedasticidad


Transformación

errordiámetro)altura)vol)diámetroalturakvol

20

2

+++≈××≈

log(log(log( 1 βββDependent variable: log(Volumen)----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -6,63162 0,79979 -8,2917 0,0000log(Altura) 1,11712 0,204437 5,46439 0,0000log(Diametro) 1,98265 0,0750106 26,4316 0,0000-----------------------------------------------------------------------------




Diagnosis (modelo transformado)

log(Altura)4,1 4,2 4,3 4,4 4,5

-0,17

-0,07

0,03

0,13

0,23

log(Diametro)2,1 2,3 2,5 2,7 2,9 3,1

-0,17

-0,07

0,03

0,13

0,23

valores previstos2,3 2,7 3,1 3,5 3,9 4,3 4,7

-0,17

-0,07

0,03

0,13

0,23

resid

uos

resid

uos

resid

uos

-0,17 -0,12 -0,07 -0,02 0,03 0,08 0,13

Residuos

0,115

2050809599

99,9

prob

abili

dad


Interpretación

Se comprueba gráficamente que la distribución de los residuos es compatible con las hipótesis de normalidad y homocedasticidad.El volumen está muy relacionado con la altura y el diámetro del árbol (R2= 97.8%)El modelo estimado

log(Vol) = -6.6 + 1.12 log(Alt) + 1.98 log(Diam.) + Error

es compatible con la ecuación vol=k × Alt ×Diam2

La varianza residual es 0.006623, es decir sR=0.081 que indica que el error relativo del modelo en la predicción del volumen es del 8.1%.


Datos olímpicos

Se pretende construir un modelo de regresión con dos objetivos:

Medir la evolución de estas marcas con el tiempo.Hacer una predicción del resultado en unas futuras olimpiadas.

Tiempos de los campeones olímpicos en 200m, 400m, 800m y 1500m.


Ejemplo: Carreras olímpicasCiudad Altitud Año 200 m 400 m 800 m 1500 m

París 79 1900 22,20 49,40 121,40 246,00San Luis 138 1904 21,60 49,20 116,00 245,40Londres 15 1908 22,40 50,00 112,80 243,40Estocolmo 15 1912 21,70 48,20 111,90 236,80Amberes 4 1920 22,00 49,60 113,40 241,80París 79 1924 21,60 47,60 112,40 233,60Amsterdan -2 1928 21,80 47,80 111,80 233,20Los Ángeles 100 1932 21,20 46,20 109,80 231,20Berlín 50 1936 20,70 46,50 112,90 227,80Londres 15 1948 21,10 46,20 109,20 225,20Helsinki 25 1952 20,70 45,90 109,20 225,20Melbourne 115 1956 20,60 46,70 107,70 221,20Roma 15 1960 20,50 44,90 106,30 215,60Tokyo 14 1964 20,30 45,10 105,10 218,10Mexico 2220 1968 19,83 43,80 104,30 214,90Munich 458 1972 20,00 44,66 105,90 216,30Montreal 53 1976 20,23 44,26 103,50 219,20Moscú 150 1980 20,19 44,60 105,40 218,40Los Ángeles 100 1984 19,80 44,27 104,00 212,53Seúl 34 1988 19,75 43,87 103,45 215,96Barcelona 0 1992 20,01 43,50 103,66 220,12Atlanta 320 1996 19,32 43,49 102,58 215,78


Tiempo = β0 + β1 Año + β2 Distancia + Error

Dependent variable: Tiempo----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT 268,485 36,8179 7,29222 0,0000Año -0,145478 0,0188741 -7,70784 0,0000Distancia 0,159578 0,00113405 140,715 0,0000-----------------------------------------------------------------------------




Diagnosis

Distancia

Res

iduo

s

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600-15

-10

-5

0

5

10

15

Valores previstos

resi

duos

0 50 100 150 200 250-15

-10

-5

0

5

10

15

residuos

prob

abili

dad

-16 -12 -8 -4 0 4 8 12 160,1

15

2050809599

99,9


InterpretaciónLos gráficos de los residuos con la distancia y con los valores previstos muestran falta de linealidad y heterocedasticidad (leve)El gráfico Q-Q muestra falta de normalidadLa transformación 1/Tiempo puede servir para corregir el problema de heterocedasticidad. En este caso es más útil modelar la velocidad

iii TiempoDistanciaVelocidad /=


Velocidad = β0 + β1 Año + β2 Dist. + Error

Dependent variable: Velocidad----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -12,2153 2,73592 -4,46478 0,0000Año 0,0112286 0,00140252 8,00603 0,0000Distancia -0,00220474 0,0000842706 -26,1627 0,0000-----------------------------------------------------------------------------




Diagnosis

Distancia

Res

iduo

s

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600-0,8

-0,4

0

0,4

0,8

Valores previstos

resi

duos

6 7 8 9 10 11-0,8

-0,4

0

0,4

0,8

-0,8 -0,5 -0,2 0,1 0,4 0,7

Residuos

0,115

2050809599

99,9

Res

iduo

s


Velocidad = β0 + β1 Año + β2 Dist. + β3 Dist.2 + Error

Dependent variable: Velocidad----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -11,1792 0,834388 -13,3981 0,0000Año 0,0112286 0,000427338 26,2758 0,0000Distancia -0,00588973 0,000130341 -45,1873 0,0000Distancia^2 0,0000021172 7,34191E-8 28,8371 0,0000-----------------------------------------------------------------------------




Diagnosis

Distancia

resid

uos

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600-0,5

-0,25

0

0,25

0,5

valores previstos

resid

uos

6 7 8 9 10 11-0,5

-0,25

0

0,25

0,5

Residuos

prob

abili

dad

-0,31 -0,21 -0,11 -0,01 0,09 0,19 0,290,1

15

2050809599

99,9


Interpretación

El modelo cumple las condiciones de normalidad y homocedasticidad.El coeficiente de determinación R2=99% da una medida de la bondad de ajuste del modelo.El coeficiente positivo del AÑO indica que conforme pasan los años se aumenta la velocidad (se mejoran las marcas). El término dominante de la variable DISTANCIA tiene coeficiente negativo que indica que la velocidad media disminuye al aumentar la distancia de la prueba.Se mejora ligeramente el modelo con una nueva variable ALTITUD de la ciudad donde se desarrolla las olimpiadas.


Vel. = β0+β1 Año+β2 Dist. + β3 Dist.2 + log(Alt)+Error

Dependent variable: Velocidad----------------------------------------------------------------------------- Standard TParameter Estimate Error Statistic P-Value-----------------------------------------------------------------------------CONSTANT -10,6966 0,807542 -13,2459 0,0000Año 0,0109342 0,000416677 26,2413 0,0000Distancia -0,00588973 0,000123874 -47,5461 0,0000Distancia^2 0,0000021172 6,97766E-8 30,3425 0,0000log(Altitud+3) 0,0237773 0,00751947 3,1621 0,0022-----------------------------------------------------------------------------




Predicción Sydney 2000Predicción para Velocidad - AÑO 2000 - SYDNEY------------------------------------------------------------------------ Fitted Stnd. Error Lower 95,0% CL Upper 95,0% CL Row Value for Forecast for Forecast for Forecast ------------------------------------------------------------------------ 200 m 10,1114 0,119833 9,87302 10,3497 400 m 9,18748 0,118783 8,95123 9,42374 800 m 7,84784 0,119901 7,60937 8,08632 1500 m 7,13371 0,120308 6,89442 7,373 ------------------------------------------------------------------------

Resultado Error ErrorDistancia Lím. Inf. Lím. Sup. Predicción Sydney 2000 Absoluto Relativo

200 m 19,32 20,26 19,78 20,09 0,31 2%400 m 42,44 44,69 43,538 43,84 0,302 1%800 m 98,93 105,13 101,939 95,08 -6,859 -7%1500 m 203,44 217,57 210,269 212,07 1,801 1%

Intervalo de predicción (95%)

Predicción del tiempo (segundos) y resultados Sydney 2000


Selección de Modelos de Regresión

Construcción de modelos de regresión.

•Eliminación progresiva (backward selection)

•Introdución progresiva (forward selection)

•Regresión paso a paso (stepwise regression)


Selección de Modelos de Regresión

Comparación de los mejores subconjuntos

• R2 ajustado.

• Criterio de Akaike

•Criterio BIC

pnAIC p 2ˆln 2 += σ

npnBIC p lnˆln 2 += σ

Ejemplo regresión múltiple · Regresión Lineal 65: 0: 0 1 ... Multiple Regression Analysis ......

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