Regresión

Mientras que la correlación mide el grado de vinculación entre variables, la regresión se encarga de calcular, a partir de las observaciones, el valor real de los coeficientes que explican una relación funcional matemática.

Si dicho valor es calculado a partir de la serie u observaciones de una población completa se esta hablando de una ecuación de regresión poblacional, y esa es una ecuación completamente confiable, sin embargo sabemos que en la mayoría de los casos es imposible realizar este tipo de estudios ya sea por la cantidad de unidades observacionales, o por la dispersión de la población o sobre todo por el valor económico asociado a un estudio de tal magnitud.

Por tal motivo se utilizan mecanismos que facilitan estos estudios llegando a una aproximación de los datos poblacionales a partir de porciones o muestras representativas, utilizando para su selección métodos estadísticos de modo que se explique a cabalidad los fenómenos sociales con cierto margen de error tolerable.

Partiendo de esa premisa es lógico pensar que podemos calcular una función de regresión a partir de una muestra y el valor encontrado se dice que estima los valores o coeficientes poblacionales y de esta forma se esta contando con una ecuación muestral que es confiable en la medida que la recolección de datos cumple con una metodología que garantice la representatividad de la información.

La función de regresión se representa tal como una ecuación de la forma

Y(X) =a+bX;

En el cálculo se estima los coeficiente a y b, donde a es el intercepto y b es una elasticidad. Para su cálculo se utiliza el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, el cual se explicará más adelante.