La Multicolinealidad en modelos de Regresión Lineal Múltiple

Resumo

En este trabajo se aborda la problemática de la Multicolinealidad entre las variables regresoras en el Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Diversas son los ambientes en las ciencias agrícolas donde esta dificultad puede presentarse. En este trabajo para crear una situación de multicolinealidad en los datos, necesarios para el estudio, se generaron variables explicativas de modo que entre dos de ellas existiera cierto grado de dependencia es decir “casi combinación lineal”. Creadas estas condiciones se establece el análisis de la multicolinealidad transitando por: síntoma, diagnóstico y tratamiento. Para la sintomatología se analizan las correlaciones por pares de variables regresoras, la prueba F parcial y total sobre los coeficientes de regresión, el error estándar de cada estimador y coeficiente de determinación, entre otros aspectos. Para el diagnóstico se usó la diagonalización de la matriz de correlaciones y el examen de los últimos valores propios que brinda una información precisa. Para el tratamiento se aborda la Regresión Ridge y la Regresión sobre Componentes Principales, las cuales resultan efectivas para describir con exactitud y precisión los estimadores en el Modelo de Regresión Lineal Múltiple.