1 Titular: Agustín SalviaSEMINARIO DE INVESTIGACION TECNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS NIVEL II AVANZADO Titular: Agustín Salvia MÓDULO 3 C ANÁLISIS DE MODELOS DE REGRESION LINEAL

2 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE EJEMPLOS BONDAD DE AJUSTE DE LOS MODELOS (R2) Modelo Original Excluyendo desvíos mayores a 8z

3 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO (R2) Variable dependiente logaritmo ing. horario

4 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS MODELOS

5 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO COEFICIENTES B Y PRUEBAS T DE SIGNIFICANCIA

6 Modelos de Regresión LinealControl de Supuestos MULTICOLINEALIDAD: a través de matrices de correlación simple entre las variables independientes. Solución: Seleccionar variables independiente con baja correlación entre sí y/o transformar en variables dummy no colineales. NORMALIDAD DE LOS RESIDUOS: a través de un gráfico de de distribución de los residuos. Solución: eliminación de datos outliers. HETEROSCEDASTICIDAD: a través de gráficos de residuos є para cada valor de ŷ. Solución: Eliminación de casos outliers, tranformación de las variables independientes y/o estandarización de la variable dependiente Y. AUTOCORRELACIÓN DE ERRORES: a través de la prueba Durbin-Watson / el valor 2 indica no autocorrelación. Solución: Corrección de observaciones o eliminación de datos.

7 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO CORRELACIÓN SIMPLE

8 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO GRAFICAS DE DISPERSIÓN DE RESIDUOS

9 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO PRUEBAS DE HETEROSCEDASTICIDAD

10 Modelos de Regresión LinealANÁLISIS DE UN EJEMPLO DURBIN WATSON: EVALUACIÓN DE AUTOCORRELACIÓN