Regresión Múltiple con STATA
Summary
TLDREste tutorial explica cómo realizar una regresión múltiple en STAT para predecir las ventas basándose en la publicidad, los comentarios de los consumidores y la calidad del producto. Se utiliza el comando 'regrese' seguido de la variable dependiente y las independientes. Los resultados muestran que todas las variables independientes tienen un efecto positivo y significativo en las ventas, con un modelo que explica hasta el 66% de la variación en ventas. La variable 'comentarios' es la que tiene el mayor efecto, seguido por 'publicidad' y 'calidad'.
Takeaways
- 📊 **Regresión Múltiple**: Se utiliza para explicar las ventas basándose en tres variables independientes: publicidad, comentarios y calidad.
- 🔢 **Variables Métricas**: Todas las variables utilizadas en el análisis son métricas.
- 💻 **Comando de Regresión**: El comando en STAT para realizar la regresión múltiple es `regrese` seguido de la variable dependiente y las independientes.
- 📈 **Opción Beta**: Se utiliza la opción `beta` para obtener coeficientes estandarizados de las variables independientes.
- 📋 **Resultados de la Regresión**: Los resultados se dividen en tres partes: análisis de la varianza, ajustes generales del modelo y coeficientes de las variables independientes.
- 📊 **Ajuste General**: Se evalúa el ratio F y su significancia para determinar si el modelo es mejor que el modelo de varianza nula.
- 🎯 **R cuadrado**: Se interpreta en porcentajes, indicando el porcentaje de variación en las ventas explicado por el modelo.
- 📈 **Coeficientes Positivos**: Todas las variables independientes tienen un efecto positivo en las ventas.
- 🔑 **Significancia de Variables**: Todas las variables independientes son significativas con un valor p menor que 0.05.
- 📊 **Comparación de Efectos**: La columna beta muestra coeficientes estandarizados para comparar el efecto de cada variable en las ventas.
- 🏆 **Variable con Mayor Efecto**: Los comentarios tienen el mayor efecto sobre las ventas según los coeficientes estandarizados.
Q & A
¿Qué tutorial se está explicando en el guion?
-Se está explicando un tutorial sobre cómo realizar una regresión múltiple con STAT.
¿Cuál es la variable dependiente en la regresión múltiple mencionada?
-La variable dependiente es 'ventas'.
¿Cuáles son las tres variables independientes utilizadas en la regresión múltiple?
-Las tres variables independientes son 'publicidad', 'comentarios' y 'calidad'.
¿Cuál es el comando para realizar una regresión múltiple en STAT según el guion?
-El comando es 'regrese' seguido de la variable dependiente y las variables independientes.
¿Qué opciones se incluyen en la sintaxis del comando 'regrese'?
-Se incluye la opción 'beta' para obtener los coeficientes de las variables independientes.
¿Qué se busca explicar con la regresión múltiple mencionada?
-Se busca explicar las ventas basándose en la publicidad, los comentarios y la calidad.
¿Cuál es el significado del 'ajuste general' en el contexto del modelo estadístico?
-El 'ajuste general' se refiere a cómo bien se ajusta el modelo a los datos, evaluado mediante el ratio F y su significancia.
¿Cuál es el ratio F y qué indica su significancia en el modelo?
-El ratio F es una medida que compara la varianza del modelo con la varianza del error. Un ratio F significativo (con un valor p menor que 0.05) indica que el modelo es mejor que el modelo nulo.
¿Cuál es el porcentaje de variabilidad en las ventas que explica el modelo según el guion?
-El modelo explica aproximadamente el 66.47% de la variabilidad en las ventas.
¿Qué se entiende por 'coeficientes' en el contexto de la regresión múltiple?
-Los coeficientes son los valores que multiplican las variables independientes para predecir la variable dependiente.
¿Qué indica que una variable independiente tiene un efecto positivo en las ventas?
-Un efecto positivo se indica por un coeficiente positivo y una significancia con un valor p menor que 0.05.
¿Cómo se puede comparar el efecto de las variables independientes si están en diferentes unidades de medida?
-Para comparar los efectos se utilizan los coeficientes estandarizados, que se muestran en la columna 'beta'.
¿Cuál variable independiente tiene el mayor efecto sobre las ventas según el análisis del guion?
-Los comentarios tienen el mayor efecto sobre las ventas, seguido de la publicidad y la calidad.
Outlines
📊 Análisis de Regresión Múltiple
En este tutorial, se explica cómo realizar una regresión múltiple en estadísticas utilizando una variable dependiente (ventas) y tres variables independientes (publicidad, comentarios y calidad). Se detalla el proceso de ejecución del comando 'regrese' seguido por la variable dependiente y las independientes, y cómo se solicitan los coeficientes (beta). Se discute la interpretación de los resultados, incluyendo el análisis de la varianza (ANOVA), los ajustes generales del modelo y la significancia del ratio F. Además, se explica cómo se interpreta el R cuadrado para entender la variabilidad explicada en las ventas por el modelo. Finalmente, se presentan los coeficientes de las variables independientes y su significancia, mostrando que todas tienen un efecto positivo y significativo en las ventas.
📈 Comparación de la Influencia de Variables
Este párrafo compara la influencia de las variables independientes en las ventas. Aunque la publicidad y los comentarios tienen un impacto similar, se destaca que los comentarios tienen el mayor efecto sobre las ventas. Se menciona que un aumento en una unidad de comentarios aumenta las ventas en 3.36, lo que es significativo. La sección concluye con un resumen de los resultados y un anuncio del próximo tutorial.
Mindmap
Keywords
💡Regresión Múltiple
💡Variable Dependiente
💡Variables Independientes
💡Publicidad
💡Comentarios
💡Calidad
💡Coeficientes
💡Significancia
💡R cuadrado
💡Beta
💡Ajuste del Modelo
Highlights
Tutorial de regresión múltiple con STAT
Se utilizará una variable dependiente (ventas) y tres variables independientes (publicidad, comentarios, calidad)
Todas las variables serán métricas
Comando para regresión múltiple en STAT: 'regrese'
Sintaxis de 'regrese' incluye variable dependiente y variables independientes, seguido de 'beta' para coeficientes estandarizados
Resultados divididos en tres partes: tabla de la nueva ola, análisis de la varianza, ajustes generales del modelo y coeficientes de las variables
Ajuste general se mide por el ratio F y su significancia
El ratio F es mayor que 1, indicando una buena apariencia del modelo
El ratio F es significativo con un valor p menor que 0.05
R cuadrado de 0.664 indica que el modelo explica el 66% de la variación en ventas
Análisis de coeficientes de variables independientes
Las tres variables independientes tienen un efecto positivo en las ventas
Publicidad incrementa las ventas en 0.848 por unidad
Comentarios incrementan las ventas en 3.3674 por unidad
Calidad incrementa las ventas en 11.08 por unidad
Todos los coeficientes son significativos con un valor p menor que 0.05
Para comparar efectos, se utilizan los coeficientes estandarizados (beta)
Comentarios es la variable con mayor efecto sobre las ventas
Transcripts
bienvenidos en este tutorial haremos una
regresión múltiple con stat para ello
utilizaremos una variable dependiente y
tres variables independientes la
variable dependiente serán las ventas
que trataremos de explicarlas en función
de tres variables independientes
publicidad comentarios número de
comentarios realizados por los
consumidores y la calidad como se dijo
todas estas variables serán métricas
el comando para la regresión múltiple en
estatal es regreso la sintaxis regrese
seguido de la variable dependiente y las
variables independientes que vayamos a
incluir una coma y las opciones que
vayamos a solicitar en nuestro caso
concreto
haremos regrese ventas que es nuestra
variable dependiente seguido de nuestras
variables independientes publicidad
comentarios calidad coma beta en este
caso beta nos ofrecerá los coeficientes
de las variables independientes los
coeficientes estandarizados
hagamos la regresión múltiple
regrese
incluimos nuestra variable dependiente
de ventas seguido de las variables
independientes publicidad
comentarios calidad
coma
tenemos la opción beta
simplemente damos enter
aquí están los resultados vamos a
analizar los resultados
aquí están nuestros resultados en primer
lugar veamos qué está tan divide los
resultados en tres partes esta primera
parte que es la tabla de la nueva ola
análisis de la varianza esta segunda
parte que son contienen los ajustes
generales del modelo y finalmente esta
tercera tabla que incluye los
coeficientes de las variables
independientes que se incluyen en el
modelo
veamos los ajustes generales del modelo
en primer lugar nos interesa el ajuste
general el ratio f y la significancia de
este ratio
recuerden que f es un ratio que se
obtiene de dividir la varianza del
modelo entre la varianza el error y nos
interesa que sea mayor que 1 mientras
más veces sea mayor que 1 esto indicará
que la apariencia del modelo es mayor
que la varianza aller en este caso
efe como un valor de 129 puntos 50 por
lo tanto es mayor que 1 y f es
significativo teniendo un valor p menor
que punto 05
[Música]
veamos ahora ese cuadrado ese cuadrado
es otro ajuste general del modelo
recuerden que erre cuadrado se
interpreta en términos porcentuales con
lo cual un r cuadrado de punto 66-47 es
equivalente al 66 punto 47 por ciento lo
que significa que nuestro modelo explica
hasta el 66% de la variación en ventas
una vez que hemos visto los ajustes
generales del modelo es momento de
atender a los coeficientes
la tabla de coeficientes nos ofrece los
coeficientes de cada una de las
variables independientes de este modelo
y la significancia de cada uno de ellos
si recuerdan nuestro modelo fue ventas
gnóstica 2 por publicidad comentarios y
calidad
bien que tenemos aquí que las tres
variables independientes tienen un
efecto positivo vemos aquí en cada una
de ellas que hay signo positivo y
también vemos que todas ellas son
significativas con un valor p menor que
05 y que significa esto pues significa
que por ejemplo un incremento en una
unidad en publicidad incrementa las
ventas en punto cero 848
asimismo significa que 3.36
74 es el crecimiento en ventas cuando
crece en una unidad los comentarios y
finalmente
11.08 es el crecimiento en ventas cuando
se incrementa en una unidad la calidad
recordemos que todos estos son positivos
y son significativos bien hasta aquí
usted estaría preguntándose cuál de
estas tres variables es la que tiene
mayor efecto sobre las ventas
para poder responder a esa pregunta no
tenemos que atender a esta columna
porque recuerden que esta columna está
medida en las unidades originales por
tanto requerimos una medida que esté
estandarizada en la cual podamos
comparar los tres diferentes unidades de
medida y para ello atenderemos a la
columna beta la columna beta muestra
estos mismos coeficientes pero
estandarizados es decir llevados todos a
las mismas unidades de medida una vez
que hemos visto esto aunque la
contribución de publicidad y comentarios
es muy semejante podemos observar que
finalmente comentarios es la variable
que tiene mayor efecto sobre las ventas
pues bien hasta aquí este vídeo nos
vemos en el próximo tutorial
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