Regresion lineal multiple Rstudio

[@arlettebelensandovalcarden684]

Excelente video explicativo, muchas gracias.

[@heidelms]

Hola. Creo que la variable dependiente o respuesta es Yi y las independientes son X1i, X2i, X3i..., Xki, que también se les llama variables predictoras. Lo has puesto al revés... más bien el objetivo sería explicar/predecir la variable dependiente o respuesta en función de k-factores independientes o predictores. Esto es en la parte del minuto 1:13 del video, sin embargo luego lo colocas bien.

[@vivianagallego2475]

Me encanto me quedo todo claro, después de tanta búsqueda encontré este vídeo super bien explicado.

[@tgl385]

Se agradece muchísimo este tipo de vídeos tan bien explicados, lo digo también por el de Regresión lineal simple, se nota que le has puesto empeño en que quede todo bien claro. Espero que sigas subiendo más, un saludo!

[@albertomatias9765]

ESTIMADO SU VIDEO ME HA AYUDADO EN DAMASIA ESTAS EPLICANDO LOS CONCEPTOS DE MI CLASE DE ECONOMETRIA Y SIENTO QUE ESTOY COMPRENDIENDOLOS MEJOR CONTIGO, SI ALGUN DIA ANDAS POR VINA TE INVITO A UNAS CHELAS! ( gracias)

[@samuelramirez2797]

Excelente video, tanto en contenido y performance. Se escucha bien y se entiende! Antes de llegar acá vi varios videos y no los terminaba de ver porque el audio y forma de hablar era pésimo. Espero sigas subiendo videos!! Saludos

[@pablobarrientos3186]

Hola, muchas gracias por el video, me ayudó muchísimo porque justo estoy haciendo una tarea de esto en R. Hay un detalle que me di cuenta: en el script tienes junto al comando “cor” la explicación #matriz de correlaciones, sin embargo el comando COR solo entrega el valor estimado de la correlación entre las variables que defines. La matriz de correlaciones en tu script te la da: pairs(BD_casas[,3:6]) en forma de gráficos de punto. También se puede usar Corplot. La explicación es clara y la presentación ayuda harto. Gracias!

[@BIMontt]

Hola, gracias por tu comentario Pablo! Si tienes razón, espero que te haya sido útil el video. Saludos!

[@ChusKon1]

Que enorme ayuda me diste con lo último de los tests

[@KalipsoRockstady]

Es un excelente tutorial, en verdad me sirvió mucho sigue así. Lo único que no pude hacer es la prueba dwtest, pero creo que es porque tengo que bajar una paquetera, pues uso Linux.

[@antt5602]

¡Muchas gracias por el video, Matias V! Consulta: la prueba dwtest() ¿debe hacerse a los "residuos del modelo"?

[@marlenebb9488]

Muchas gracias :D es el mejor video

[@CarlosMorales-po2vb]

Buen video,muchas gracias

[@cliniacordero1772]

Excelente explicacion!

[@Juangomez-si5xi]

Hola! Tengo una duda, si Adjusted R-squared me da un numero muy bajo, por ejemplo, 0.15, ¿quiere decir que el modelo no es válido? El p-valor si que me da menor que 0.05

[@BIMontt]

Hola Juan, si el p-valor es menor que 0.05 el modelo es válido. Por otra parte si el r-squared se mide en % en tu caso 0.15= 15%. Por ende solo explica el 15% de la realidad tu modelo el cual es bajo. Lo ideal es que sea mayor al 60%. Aunque como investigador tu pones el límite. Saludos !

[@Juangomez-si5xi]

@@BIMontt Muchas gracias por tu respuesta! Tengo otra duda pero no tiene mucho que ver con el video... Quiero simular una base de datos para poder hacer el modelo de regresión lineal múltiple pero al simular con rnorm me salen p-valores muy altos, hay alguna forma de simular una base de datos forzando que se pueda aplicar la regresión lineal múltiple?

[@gianmarcochiranolte8681]

Estimado Matias, una consulta. En R se puede poner el periodo de estimacion, es decir el famoso "sample" tal y como también se aprecia en las estimaciones hechas por Eviews ?

[@camilo.luvino]

gracias, muy claro

[@marceloipar3711]

hola porque da negativo el coeficiente ?

[@BIMontt]

Que el coeficiente sea negativo, nos indica que la relación entre la variable explicada Y disminuye cuando amuenta el factor Xi

[@silvinaalelevin30]

Hola tengo el sgte problema: necesito hacer una regresión múltiple el tema que me sale p= NA, a la tabla no le faltan datos me tira que 3 columnas tienen NA, use el is.na y sale. False todas las filas. Intenté con el na.omit y lo mismo me sale La. Omiti las 3 columnas que dice tener NA pero igual el resultado siguen saliendo NA. Alguna sugerencia?

[@BIMontt]

Hola, podrías enviarme tu base de datos. Necesito saber las variables quizás ahí se encuentra el problema Mi correo es [e-mail]

[@leandroeidman6422]

Buen día, excelente el video, me queda una duda, cómo puedo obtener en R los beta y beta estandarizados? Gracias

[@BIMontt]

Hola, enviame un correo [e-mail] para poder responder mejor tu duda, saludos

[@marceloipar3711]

Hola Matías, buenisimo el video, se entiende muy bien tu explicacion. Fui escribiendo el codigo en R mientras avanzabas con tu explicacion y todo ok. Ahora en la ultima sentencia dio un error y no se como subsanarlo. Me podras ayudar? > vif (RM)#autolineliadad Error in as.vector(y) - mean(y) : non-numeric argument to binary operator In addition: Warning message: In mean.default(y) : argument is not numeric or logical: returning NA Estoy usando rStudio v 1.1.453 Espero tus comentarios.

[@Pepe-ng9bp]

no me funciona el vif (RM) es que me falta instalar alguna librería en mi RStudio online?

[@Alaudaarvensis15]

la librería car

[@Pepe-ng9bp]

@@Alaudaarvensis15 car instalada pero me da este error Error in vif(RM) : could not find function "vif"

[@jsebastiansierra]

@@Pepe-ng9bp me aparece exactamente lo mismo

[@jaircruz7863]

@@Pepe-ng9bp hay que tener el paquete Car habilitado en packages o usando el siguiente comando library(car)

[@andreapak3546]

excelente!!!

[@Jonathan-fh6hb]

10 años tarde porque soy asi jajaja ,gracias papu :,v

[@vanessaromero1842]

😢😢😢😢

[@BIMontt]

Hola ! Nada es imposible!!

[@miguelangelgomezangel1659]

Confundistes los nobres de las variables, la variable dependiente sería Y, y las variables indpendientes son las X, y otra cosa mejorá tu forma de explicar.