Un modelo de regresion significado es un modelo matemático que investiga la relación de una variable dependiente (Y), con respecto a independientes (X).
El modelo de regresion significado se suele manejar con el fin de establecer si existe, o no, relación causal entre una variable dependiente (Y) y un agregado de otras variables explicativas (X). También, el modelo tiene una búsqueda para establecer el impacto en la variable Y ante un cambio en la variable X.
Así, por ejemplo, alguien podría quedar interesado en establecer la relación entre el ingreso de los trabajadores y su nivel de salud. Para esto, se lleva a cabo un modelo de regresión donde la variable independiente Y, será el ingreso del trabajador. En cuanto a las variables aclaratorias (X), se deben contener todas aquellas que podrían explicar el ingreso entre las que se hallan por supuesto la educación, la experiencia, salud, etc.
Forma del modelo de regresion significado
El modelo de regresión posee la forma:
- Y = A + BX + u
- Y= variable endógena
- X= variable explicativa
- A, B = parámetros fijos y desconocidos
u= termino de error que acumula todos los demás factores que aquejan a Y, pero que no están incluidos en el modelo. Asimismo puede captar los errores de estimación de la variable dependiente.
El objetivo del modelo de regresión es establecer los valores de A y B a partir de una muestra.
Significado de las variables
El parámetro B debería fulgurar cuál es el impacto de un permuta de X sobre la variable Y, cuando el resto de las variables explicativas se conservan constantes (ceteris paribus).
El parámetro A, en tanto, no impresiona en nada la relación entre Y y X. Por lo que sólo se trata de una normalización en la que se presume que el valor promedio de u será cero.
Por ejemplo, un modelo de regresión lineal se trazaría de la sucesiva forma:
