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Regresión multivariada

La regresión lineal con una variable de respuesta multivariada

Funciones

mvregressLa regresión lineal multivariada
mvregresslikeLog-verosimilitud negativa para la regresión multivariada
polytoolAccesorio polinómico interactivo
polyconfLos intervalos de confianza polinómicos

Ejemplos y procedimientos

Configurar problemas de regresión multivariada

Para ajustar un modelo de regresión lineal multivariada utilizando, debe configurar su matriz de respuesta y matrices de diseño de una manera particular.mvregress Dadas las entradas formateadas correctamente, puede manejar una variedad de problemas de regresión multivariada.mvregress

Modelo lineal general multivariado

En este ejemplo se muestra cómo configurar un modelo lineal general multivariado para la estimación mediante.mvregress

Modelo de panel de efectos fijos con correlación concurrente

En este ejemplo se muestra cómo realizar el análisis de datos del panel.mvregress En primer lugar, un modelo de efectos fijos con correlación simultánea se ajusta a los mínimos cuadrados ordinarios (OLS) a algunos datos del panel.

Análisis longitudinal

Este ejemplo muestra cómo realizar el análisis longitudinal utilizando.mvregress

Conceptos

Regresión lineal multivariada

Los conjuntos de datos grandes y de alta dimensión son comunes en la era moderna de la instrumentación basada en computadora y el almacenamiento de datos electrónicos.

Estimación de modelos de regresión multivariada

Cuando se ajustan modelos de regresión lineal multivariada utilizando, puede utilizar el par nombre-valor opcional para elegir la estimación de mínimos cuadrados.mvregress'algorithm','cwls' En este caso, de forma predeterminada, devuelve estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) mediantemvregress Σ=Id.