Clases de Regresión Múltiple

Clases de Regresión Múltiple en Málaga

Clases de Regresión Múltiple o GLM en Málaga

Clases de apoyo de Regresión Múltiple con SPSS, Gretl de Econometría, Statgraphics o Excel. Supuestos de partida del GLM: Normalidad en los datos.  Independecia de los Errores mediante el estadístico de DurbinWatson (entre 1 y 3). Se cumple el supuesto de no multicolinealidad (redundancia) entre las variables independientes, con el FIV (VIF), factor de varianza inflada, mayor que 1. Tabla Anova para justificar la conveniencia del Modelo de Regresión y Coeficiente de Determinación Ajustado para la proporción de variabilidad explicada por el ajuste. Variables cuyo p-valor menor sea menor que 0,05 en el contraste de las Betas, entran a formar parte del modelo.