Selección del mejor conjunto de Regresión.

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado realiza un estudio de la regresi´on lineal m´ultiple implementada en el Software libre Rcommander y Rstudio con la finalidad de encontrar el mejor conjunto de regresi´on. Primeramente se estudia la regresi´on lineal m´ultiple, la estimaci´on de los par´ametros, y se estudian diferentes criterios que se usan para la comparaci´on de modelos. Adem´as, se estudia los algoritmos de los m´etodos de selecci´on de variables y se da una ampliaci´on de los criterios de informaci´on de Akaike (AIC) y criterio de informaci´on Bayesiano (BIC). A continuaci´on, se desarrolla el an´alisis de sensibilidad de la regresi´on lineal m´ultiple, donde se estudia la validaci´on del modelo e hip´otesis asociadas y el efecto de las observaciones an´omalas. Por ultimo, se desarrolla la implementaci´on en Rcommander y Rstudio.

This work performs a multiple linear regression study implemented in the free Software Rcommander and Rstudio in order to find the best linear regression model. Firstly multiple linear regression, the estimation of the parameters and the different criteria used to compare models are studied. In addition, the algorithms of the variables selection methods are studied and an extension of the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC) is made. Afterwards, the sensitivity analysis of the multiple linear regression is developed, where the validation of the model and the associated hypotheses and the effect of the anomalous observations are studied. Finally, the implementation is carried out in Rcommander and Rstudio.