martes, 19 de marzo de 2013

Observaciones sobre el trabajo de estadística (regresión lineal) del semestre 2013-1

He visto que algunos tienen dudas respecto al trabajo de estadística para este semestre, en particular lo referente a la regresión lineal, que forma parte de los objetivos a evaluar para las asignaturas 745, 738 y 748.

Primero, debo aclarar, una vez más, lo siguiente:
NO ES OBLIGATORIO EL USO DE R PARA LA REALIZACIÓN DE ESTE TRABAJO.  POR RAZONES HARTO EXPLICADAS EN ESTA PÁGINA, YO RECOMIENDO EL USO DE R, PERO EL ESTUDIANTE PUEDE OPTAR POR USAR EXCEL, SAS, SPSS, MINITAB O CUALQUIER APLICACION ESTADÍSTICA (Excel es un programa de hoja de cálculo, no una aplicación para la estadística). LO QUE SE REQUIERE ES REALIZAR LAS ACTIVIDADES QUE SE PIDEN EN EL ENUNCIADO CORRECTAMENTE.
Al momento de elegir la aplicación con la cual trabajarán, deben preguntarse: ¿Qué es lo que se requiere que el estudiante realice correctamente?  Se copia la parte del enunciado detallando las actividades a realizar:

6.1. Obtener los siguientes modelos de regresión lineal múltiple,
        Modelo 1: Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b6 X6 +b7 X7 + b8 X8 + b9 X9
        Modelo 2: Y = b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b6 X6 + b7 X7 + b8 X8 + b9 X9
6.2. Explicar cual de los modelos anteriores consideraría para realizar el estudio.
6.3. Estudiar la posibilidad de colinealidad o multicolinealidad en el modelo
        considerado en la pregunta anterior. Si existe, corregir este problema y obtener el
        nuevo modelo.
6.4. Partiendo del modelo obtenido en la pregunta 6.3, explicar todos los resultados
        arrojados por el programa (coeficientes y estadísticos).
6.5. Utilizar el procedimiento de regresión paso a paso (eliminación hacia atrás) para
        encontrar el modelo que mejor se ajusta. Interprete los coeficientes de este último
        modelo.
6.6. Considere una nueva variable,
        X11=(X3+X4)/2.
        Construir el siguiente modelo,
        Y = b1 X1 + b2 X2 + b7 X7 + b8 X8 + b9 X9 + b11 X11
        Realizar el procedimiento indicado en 6.5.
6.7. Explicar cual de los modelos obtenidos en 6.5 y 6.6 representa “mejor” la situación
         bajo estudio.
6.8. Realizar un análisis de residuos para los modelos obtenidos en los puntos 6.5
        y 6.6.
6.9. Explicar los fundamentos teóricos que justifican o no, todos los pasos seguidos
        desde el ítem 6.1. hasta el ítem 6.8.

Antes de elaborar el trabajo, asegúrese de manejar los fundamentos de la técnica de regresión lineal.  ¿Sabe usted qué es la regresión lineal y qué es un modelo de regresión lineal? ¿Sabe en qué consiste un análisis de residuos y cuál es la importancia de realizarlo? ¿Sabe en que consiste el procedimiento de regresión paso a paso (eliminación hacia atrás)? ¿Sabe cómo determinar la colinealidad entre dos variables? ¿Entre múltiples variables? ¿Sabe porqué es problemático  trabajar con variables predictoras que sean colineales entre sí? ¿Sabe cómo evaluar o comparar modelos y cómo esto va más allá de comparar sus coeficiente de determinación? ¿Sabe cómo interpretar un modelo de regresión lineal y determinar cuales variables predictoras son significativas? ¿Sabía que las variables categóricas no se pueden utilizar directamente como variables cuantitativas sin antes transformarlas en variables indicadoras?

He puesto a su alcance ciertos recursos que serán de utilidad.  En la parte inferior de la página http://unamatematicaseltigre.blogspot.com/p/estadistica-aplicada.html podrán ubicar la bibliografía más relevante.  Los capítulos 13 y 14 del Canavos tratan en detalle el tema de la regresión lineal, incluyendo información detallada sobre el problema de la multicolinealidad, las variables indicadoras y el análisis de residuos.  El Webster no es tan extenso, pero lo menciono porque es el texto principal de la asignatura.  Además de esto, he escrito una monografía sobre el análisis de residuos cuya lectura recomiendo.

Me he dedicado laboriosamente a poner a su alcance varias herramientas computacionales y guias tutoriales sobre su uso.   Consideren estos recursos cómo herramientas- su buen uso depende del criterio de ustedes y de lo que desean realizar.  Si optan por usar R y la librería estUNA que he creado para tal fin, estudien detenidamente los siguientes recursos:


Si optan por usar R con mi librería y presentan problemas con su descarga o uso, deben describir detalladamente el error que presentan.  Si sólo me indican que "no logran usar el R", o "me sale un error", sin indicar la secuencia de comandos que están intentando ejecutar, cuál es la salida del interprete y el aviso de error, cuál plataforma/sistema operativo o versión de R están usando, no les puedo ser de mucha ayuda.  Tampoco haré el trabajo por ustedes.


Si te gustó o te pareció útil este contenido, compártelo en las redes sociales y dale tu voto positivo en el botón "me gusta" de G+, para que otros puedan encontrar el contenido también.