Regresión Multivariante

También conocido como: Multiple Regression, OLS, Regresión Múltiple, Driver Analysis

Extensión de la regresión que incluye múltiples variables predictoras para entender qué factores explican mejor una variable objetivo.

La Regresión Multivariante (Multiple Regression) es una extensión de la regresión simple que incluye dos o más variables predictoras (independientes) para explicar o predecir una variable dependiente. Permite cuantificar el efecto único de cada predictor controlando por el efecto de los demás.

En research de mercados es la técnica estándar para Driver Analysis: ¿cuáles de los 15 atributos de producto evaluados en la encuesta tienen mayor impacto en la satisfacción general, cuando se controla por los efectos de todos los demás? Los coeficientes beta estandarizados indican la importancia relativa de cada driver.

Supuestos importantes: linealidad, independencia de errores, homocedasticidad, y no multicolinealidad entre predictores. Cuando estos supuestos se violan, existen alternativas como la regresión ridge, elastic net, o modelos basados en árboles de decisión.