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clinton-davila-medina
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Uno de los problemas que afronta el analista, es de elegir que variables regresoras candidatas irán en el modelo.
Se generan dos objetivos contrapuestos:
1. Se desea que el modelo incluya tantos regresores como sea posible.
2. Se desea que el modelo incluya los menos regresores que sea posible.
El proceso de encontrar un modelo que sea un termino medio entre ambos objetivos se llama selección de la mejor ecuación de regresión.
Estadística de Mallows
(x1,x4)
𝐶𝑝=𝑆𝐶𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟
𝐶𝑀𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (𝐹𝑀)−𝑛+2𝑝
- Ideal - Sobreexplicado - Infraexplicados
Métodos de regresión por segmentos:
Pueden clasificarse en tres categorías principales:Selección hacia adelanteEliminación hacia atrásRegresión por segmentos
Ejemplo:Como se vio anteriormente, se tienen 4 regresores, por lo que la regresión se realizara con el modelo completo:
Se establece el
Regresión por segmentos
Normalmente Fin =Fout, pero no es necesario.
Cuando se fija Fin>Fout, es mas fácil agregar que quitar una variable.