As vantagens e Desvantagens de um modelo de Regressão Múltipla

regressão múltipla é uma técnica estatística para examinar a relação entre uma variável, chamada variável dependente ou resultado, e mais de uma variável independente . A variável dependente deve ser contínua ou quase contínua . As variáveis ​​independentes pode ser categórico ou contínuo . Por exemplo , você poderia fazer uma regressão múltipla olhando para a relação entre o peso ( variável dependente ) e altura, idade e sexo ( as variáveis ​​independentes ) . Nível de familiaridade

A regressão múltipla é uma das técnicas estatísticas mais usadas , e muitas pessoas estão familiarizados com ele , pelo menos em linhas gerais. Isto será especialmente verdade para as pessoas educadas nas ciências sociais, comportamentais e físicas ; para esse público , a familiaridade é uma vantagem. Por outro lado , se o seu público-alvo é a população em geral , em seguida, muitas pessoas não estão familiarizados com a regressão múltipla; para esse público , a familiaridade é uma desvantagem, e você pode querer usar uma estatística simples ou confiar inteiramente em gráficos.
Pressupostos

regressão múltipla faz quatro pressupostos , e estes precisam ser verificados . As hipóteses são sobre os erros do modelo ; os erros são a diferença entre o valor previsto da variável dependente eo valor real da variável dependente. A regressão múltipla assume que os erros do modelo são normalmente distribuídos ; que os erros têm variância constante ; que a média dos erros é zero ; e que os erros são independentes.
Flexibilidade

A regressão múltipla é um método muito flexível. As variáveis ​​independentes pode ser numérico ou categórico , e as interações entre as variáveis ​​podem ser incorporadas ; e termos polinomiais pode também ser incluído . Por exemplo , ao examinar a relação entre peso e altura, idade e sexo, você poderia incluir altura ao quadrado eo produto de altura e sexo .
Então a relação entre a altura eo peso seria diferente para homens e mulheres , ea diferença prevista de peso entre uma pessoa 5 metros de altura e um 5-foot- 1 pessoa não é a mesma que existe entre uma pessoa 6 metros de altura e uma pessoa 6 foot- 1 .

o uso de múltiplas variáveis ​​

regressão múltipla utiliza várias variáveis ​​independentes , com cada controle para os outros. Por exemplo , no modelo de peso em relação com a altura , a idade e sexo , o modelo estima o efeito de controlar a altura para o sexo . O parâmetro para a altura responde a pergunta & quot; Qual é a relação entre a altura eo peso , uma vez que uma pessoa é homem ou mulher e de uma certa idade & quot;