13 tipos de análisis de regresión (y cuándo utilizarlos)

El análisis de regresión es una herramienta común utilizada en los negocios, las finanzas y otros campos para estudiar la dependencia de las variables. Se puede utilizar para determinar una variedad de estadísticas para estas industrias. Saber más sobre el análisis de regresión y sus diversos métodos puede ayudarte a adquirir capacidades profesionales para utilizarlas en casi cualquier industria y, especialmente, en un papel de analista de datos o estadístico. En este artículo, definimos lo que es el análisis de regresión y exploramos 13 tipos de regresión que puedes aplicar para ayudarte a tomar decisiones empresariales eficaces para tu equipo, empresa u organización.

Aprende a ser un estadístico

¿Qué es el análisis de regresión?

El análisis de regresión es una correlación de variables medida matemáticamente que se utiliza como método de modelado predictivo. Se utiliza el modelado de regresión para predecir valores numéricos en función de diversas entradas. En los negocios, el análisis de regresión puede ayudar a pronosticar tendencias, predecir puntos fuertes y áreas débiles o establecer relaciones de causa-efecto para tomar decisiones empresariales y planes estratégicos con conocimiento de causa. A menudo se calcula el análisis de regresión mediante el aprendizaje automático o la inteligencia artificial, aunque también existen ecuaciones matemáticas.

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13 tipos de regresión

Hay varios tipos de regresión, y decidir cuál utilizar depende de varios factores, como el tipo de variables y el número de independientes y la forma de la línea de regresión. A continuación, te presentamos 13 tipos de análisis de regresión que debes tener en cuenta:

1. Regresión simple

Los métodos de regresión simple le ayudan a estimar la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Por ejemplo, puede utilizar la regresión simple para comparar la conexión entre las ventas de paraguas y un meteorólogo que pronostica el tiempo lluvioso. Otros ejemplos podrían ser cuánto dinero gana potencialmente alguien y su nivel de educación o cómo suben los precios de la madera durante la escasez de mano de obra.

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2. Regresión múltiple

Los métodos de análisis de regresión múltiple le ayudan a correlacionar la relación entre una variable dependiente y más de una variable independiente. Añadir más variables independientes hace que el estudio de análisis de regresión sea más complejo, aunque a menudo genera resultados más específicos y realistas. Por ejemplo, podría evaluar si se venden más paraguas cuando el meteorólogo pronostica tiempo lluvioso específicamente durante la primavera o comparativamente en todas las estaciones. O podría revisar los ingresos salariales en función de la formación, la experiencia y la proximidad a un área metropolitana.

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3. Regresión lineal

El análisis de regresión lineal es un tipo de regresión simple, aunque tiene una variable predictora y una variable dependiente relacionadas entre sí de forma lineal o directa. Con la regresión lineal se determina la línea de mejor ajuste y se establece un error de predicción entre el valor predicho y lo que realmente se observa. La desventaja de la regresión lineal es la susceptibilidad a los valores atípicos en los datos, por lo que se utiliza con frecuencia para pequeños grupos de información o predicciones.

4. Regresión lineal múltiple

Similar a la regresión lineal, la regresión lineal múltiple muestra la correlación directa o lineal entre variables, aunque implica más de una variable dependiente. Aunque la regresión lineal múltiple puede implicar más variables dependientes, también se utiliza mejor para lotes de datos más pequeños que para datos grandes, para evitar problemas de precisión con los valores atípicos.

5. Regresión logística

La regresión logística ayuda a medir la relación entre las variables objetivo e independientes, aunque no correlaciona las variables independientes. A menudo se tiene un gran conjunto de datos cuando se utiliza la regresión logística, y la variable dependiente suele ser discreta. Con la regresión lógica, la variable objetivo suele tener sólo dos valores, y una curva sigmoidea muestra la correlación.

6. Regresión de la cresta

La regresión de cresta es otro análisis de aprendizaje automático que se puede utilizar cuando los datos esperan una gran correlación entre las variables independientes. Normalmente, las estimaciones de mínimos cuadrados producen valores insesgados, especialmente con datos que son multicolineales. Si la relación colineal es extremadamente alta, el análisis podría producir un valor sesgado.

7. Regresión Lasso

La regresión Lasso, u operador de selección y reducción mínima absoluta (LASSO), utiliza funciones de regularización y objetivos prohibiendo el tamaño del coeficiente de regresión. Esto permite que se acerque a cero, a diferencia de la regresión ridge, y se puede elegir un conjunto de características de la base de datos para construir modelos de regresión lasso. Dado que en la regresión lasso sólo se utilizan las características necesarias y todas las demás se marcan como cero, a menudo se puede evitar el sobreajuste del modelo. La regresión lasso también suele requerir una estandarización.

8. Regresión polinómica

Al igual que la regresión lineal múltiple, el análisis de regresión polinómica se modifica, aunque utiliza un modelo lineal como estimador inicial. Muestra la conexión entre las variables independientes y dependientes, aunque se reconocen por el enésimo grado. A menudo, la línea de mejor ajuste generada por la regresión polinómica es una línea curva, en lugar de una recta. El sobreajuste es una preocupación cuando se utiliza la regresión polinómica, así que considere el análisis de la curva generada hacia el final porque la extrapolación puede crear resultados diferentes.

9. Regresión lineal bayesiana

El teorema de Bayes' de la probabilidad y la estadística es el fundamento de la técnica de regresión lineal bayesiana. En este cálculo, se determina la distribución posterior de la característica' en lugar de los mínimos cuadrados. De forma similar a los métodos de regresión de cresta y de regresión lineal, el análisis bayesiano suele producir resultados más consistentes y estables para el análisis.

10. Regresión Jackknife

La regresión Jackknife suele utilizarse cuando es muy poco probable que otros métodos produzcan estimaciones. Es un método de muestreo que realmente omite un punto de datos de observación en cada muestra al calcular una estimación del sesgo o la varianza. A continuación, se encuentra la media de todos estos cálculos estimados mediante la agregación.

11. Regresión de red elástica

Se suele utilizar la regresión de red elástica cuando el conjunto de datos tiene variables independientes muy conectadas. No asume la normalidad, de forma similar al análisis de regresión de cresta y lazo. La diferencia específica de la regresión de red elástica es que incluye penalizaciones de regularización en el análisis.

12. Regresión ecológica

La regresión ecológica es específica de los campos de la historia o las ciencias políticas para estudiar el comportamiento humano previsto dentro de un conjunto de datos de población, como ubicaciones geográficas, edades, etnias o niveles de educación o ingresos. Por ejemplo, los estudios de regresión ecológica pueden centrarse en los patrones de voto y el comportamiento de determinados grupos demográficos para ayudar a los candidatos o partidos políticos a prepararse para las próximas campañas o elecciones.

Es importante tener en cuenta que este análisis de regresión puede crear a veces una falacia ecológica, en la que una suposición presenciada u observada en grupos es válida para los individuos. Por ejemplo, si las poblaciones con más colesterol y grasa en su dieta tienen mayores tasas de diabetes, entonces las personas que consumen alimentos con mayor contenido de grasa deben recibir un diagnóstico de diabetes a lo largo de su vida.

13. Regresión escalonada

La regresión por etapas suele construirse paso a paso, de ahí su nombre. Se añaden o eliminan variables predictoras de una en una en función de los criterios y se comprueba la significación de cada versión, a diferencia de la regresión múltiple que considera todas las variables predictoras a la vez. Dentro del método de regresión por pasos, hay un método hacia atrás o hacia delante, aunque ambos suelen utilizarse mejor durante la investigación exploratoria porque las predicciones a veces carecen de precisión. Más a menudo, los analistas de datos o los estadísticos pueden utilizar las técnicas de regresión por pasos para probar o confirmar sus sospechas antes de realizar otras pruebas de regresión.

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