Regresión lineal múltiple
Efecto de cada variable manteniendo constantes las demás.
¿Cuánto aporta cada factor al resultado cuando se controlan los otros?
Ventas sintéticas de 120 tiendas: dependen del precio, la inversión publicitaria y un índice de competencia, con error normal.
Controles
Ficha del modelo
Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.
- ¿Cuánto aporta cada factor al resultado cuando se controlan los otros?
- Una fila por unidad de análisis con la variable respuesta y los factores.
- Más observaciones que variables, idealmente diez por cada una.
- Relación lineal en los parámetros.
- Sin colinealidad perfecta.
- Errores independientes con varianza constante.
- Ninguna variable omitida relevante correlacionada con las incluidas.
- Coeficiente parcial de cada variable con IC y p-valor.
- Coeficientes estandarizados para comparar magnitudes.
- R² ajustado y contraste F global.
- Factores de inflación de la varianza.
- Intervalos de confianza del 95 % por coeficiente; con colinealidad alta se ensanchan aunque el ajuste global sea bueno.
- Contraste F, VIF para colinealidad, diagnóstico de residuos.
- Variables omitidas correlacionadas sesgan los coeficientes.
- Con VIF > 10 los coeficientes individuales son inestables.
- Un coeficiente no significativo no demuestra ausencia de efecto.
- Wooldridge (2019), cap. 3 y 4.