Análisis de Regresión Múltiple
El análisis de regresión múltiple es un método estadístico para modelar la relación entre una variable dependiente continua y dos o más variables independientes (predictores). Originado en el trabajo de Gauss a principios del siglo XIX y formalizado por Draper y Smith (1966), estima ecuaciones lineales que predicen resultados a partir de múltiples predictores, al tiempo que considera relaciones de confusión, lo que lo hace indispensable en epidemiología, economía, psicología e investigación clínica.
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Fuentes
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. link ↗
- Marquardt, D. W. (1980). You should standardize the independent variables in your regression models. Discussion of a paper by G. David Knottnerus. Journal of the American Statistical Association, 75(369), 87–91. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/multiple-regression-analysis
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- Análisis de Varianza (ANOVA)Estadística para la investigación↔ compare
- Análisis FactorialEstadística para la investigación↔ compare
- Regresión LogísticaEstadística para la investigación↔ compare
- Modelado de Ecuaciones EstructuralesEstadística para la investigación↔ compare
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