En este post realizaré un análisis de regresión, en el que tomaremos una set de datos preparado previamente.
El problema real al que nos enfrentamos, es determinar la relación que pueda existir entre la cantidad de ventas de la empresa “El Dorado”, y el numero de vendedores que la han integrado durante el periodo que se estudia, que son 36 meses o sea los últimos 3 años.
El departamento ha cambiado de responsable en varias ocasiones, y cada uno ha aplicado políticas diferentes de ventas, algunas intensivas, buscando mayor productividad en las ventas, a bases de estímulos como bonos, primas, ascensos, etc; y en otras ocasiones, en cambio, se han aplicado medidas extensivas incrementando el numero de vendedores, en una afán por ampliar la cobertura de ventas.
Lo que vamos a hacer es implementar un análisis de regresión lineal.
La regresion lineal es una técnica estadística, que el machine learning adoptó y que incluye como uno de los algoritmos supervisados.
He escrito hace unos meses algún articulo sobre regresion lineal y resumiendo lo que hara este análisis es obtener una recta que se acerque lo mas posible a todos los puntos de datos representados en un plano.
En nuestro caso es una regresion simple (participan dos variables ) y la recta que buscamos obtener es, la mejor posible.
Esto quiere decir que de todas las rectas esta sea la que mejor se adapte al conjunto de puntos, lo que le permitirá tendencialmente estimar o predecir valores, dentro del contexto de datos estudiados.
La recta tiene forma esta forma Y = mX + b; donde Y es el resultado obtenido, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b el valor constante, que gráficamente expresa el “punto donde cuando X tiene valor cero, se produce la intercepción o corte con el eje Y.
Su optimización o ajuste se logra aplicándole una función llamada de mínimos cuadráticos, o también conocida de error cuadrático.
Su nombre obedece a que esa funcion intenta minimizar el error existente entre los puntos o dados y los obtenidos, elevendo al cuadrado sus valores para evitar que se anulen.
De este modo el algoritmo, se centra en minimizar el coste de dicha función
Recordemos que los algoritmos de Machine Learning Supervisados, aprenden por sí mismos.
Utilizaremos un archivo de datos que ya tenemos, y que muestra el número de ventas y vendedores por meses; o sea tendremos dos columnas: vendedores y ventas.
Y nuestro en nuestro análisis de regresión, lo que vamos a intentar es determinar a partir de los vendedores que tenemos, que valor podemos esperar en la ventas de acuerdo, a la relación dada entre ambas variables.
Trabajaremos con Jupiter Notebook,utilizaremos las librerías Pandas, SkLearn, Seaborn, Numpy, de modo que comenzaremos por ahí.
Importamos las librerías
Cargamos nuestro archivo en un dataset de pandas después de leerlo, definiendo el separador de columnas.
Adquirimos la información de nuestro dataset, con el método info(). Observamos que tenemos dos tipos de datos : enteros en columna vendedores y decimales en la columna ventas.
Comprobamos la estructura del dataset, con el método shape, que nos dice que tenemos efectivamente dos columnas y 36 registros en cada una.
Con head(), visualizamos las 6 primeras filas de nuestro dataset
Convertimos por comodidad la columna venta a tipo entero, empleando el método astype() y guardamos esa transformación en un nuevo dataset, que es con el que continuaremos trabajando.
Definimos con columns(), los encabezados de las columnas
Obtenemos los valores estadísticos de nuestro dataset con el método describe()
Observamos entre otros valores, que la media de vendedores es 23, con una desviación de 4,63; mientras que la de ventas es 42 millones y su desviación es de 7.12.
Visualizamos los datos, en gráficos, mostrando las columnas por separados
Empleando scatter mostramos los puntos coloreados, separando los colores a partir de la media de vendedores (23)
En este punto creamos nuestra recta de regresion y visualizamos los coeficientes que la componen nuestra recta.
Nuestro error cuadrático no es elevado pero es alto y nuestra varianza esta más cerca de 0 que de 1, por lo que este modelo tal vez podría mejorarse.
La intersección (b), tiene un valor de 9,67…. donde se corta la recta cuando el valor en X es 0
En función de observar el comportamiento del modelo, asignamos valores diferentes para ver su comportamiento
Ahora visualicemos la recta dentro de nuestro gráfico
Podemos observar nuestros datos de diferentes formas, en este caso con la librería seaborn, vemos el comportamiento de los datos en los diferentes periodos y su relación.
Para mejorarla tenemos varios caminos, podemos aplicar métodos como el gradiente, podemos hurgar en los datos y añadir más variables predictivas, referidas por ejemplo a la competencia, la innovación o la aceptación de los productos, pasando de una regresión simple a una regresión múltiple, podríamos también ampliar la cantidad de registros buscando mas años, desechar los valores extremos, etc.
En otros artículos iré aplicando algunos de estos métodos, haciendo referencia a estos mismos datos.
Espero modestamente que este artículo, sirva de ayuda a alguien.
Gracias
«El amor es la guerra perdida, entre el sexo y la risa»
La regresión lineal, es una de las técnicas más conocidas y usadas dentro de la estadística en general y la Inteligencia Artificial en particular.
Se utiliza para para estudiar la relación entre variables, de modo que permita al investigador o analista de datos, estimar como influyen en el resultado o valor de un evento, un conjunto de variables a las que se llama predictoras, o independientes.
Su popularidad se basa, en que se adapta a una extensa variedad de situaciones, abarcando campos tan disimiles como la física, la investigación social, o la economía.
Utilidad de la regresión lineal
Podríamos emplear la regresión lineal para caracterizar la relación entre elementos o variables, de modo que nos permita calibrar parámetros en física; o predecir un vasto rango de fenómenos, como el efecto de decisiones económicas, el comportamiento de las personas, o la eficacia esperada de una inversión, o de la venta de un producto, en los análisis socioeconómicos, por citar ejemplos.
En esencia, la teoría de la regresión trata de explicar (predecir o pronosticar), el comportamiento de una variable (v. dependiente) en función de otra u otras (v. independiente), partiendo del supuesto de que ambas variables comparten una relación estadística lineal.
Siendo una técnica estadística, recomiendo entender su complejidad antes de utilizarla en proyectos de inteligencia artificial, donde lenguajes como Python, R o SPSS, nos adelantan mucho trabajo.
Saber de que va, nos ayudará a entender que hacemos y comprender los resultados que obtenemos; y sobre todo cuando su aplicación puede sernos de ayuda y cuando no.
La regresión lineal no es posible analizarla con profundidad, si entre otras cosas, desconocemos los conceptos de correlación lineal y los diagramas de dispersión.
De modo resumido, digamos que la correlación lineal nos indica el nivel de relación que existe entre una variable y otra, la cual puede ser positiva o negativa.
Si es positiva significa que mientras crece una, también crece el valor de la otra y si es negativa sucede lo contrario.
Por otro lado, un diagrama de dispersión es una distribución espacial de los valores que toman están variables; por tanto nos puede ofrecer una idea bastante aproximada, sobre la relación entre ellas, incluso cuantificar de forma un tanto arcaica que grado de relación lineal existe, basta con observar la posibilidad de una recta que las una.
No obstante, en la vida real, los datos son muchos y raramente existe una relación que trace una línea perfecta, lo común y practico es todo lo contrario.
Estos ejemplos de diagramas de dispersión, son una muestra muy simple de tipos de datos, con diferentes tipos de relación, que nos ayudan a determinar la naturaleza de esta.
En definitiva el análisis de regresión lineal, ofrece una función que representa una recta en el espacio y esta recta variará su inclinación, en dependencia de como la magnitud de estas variables se comporte.
Cuando hacemos un análisis de regresión estamos pasando de expresar una dependencia estadística, a representar o buscar representar una dependencia funcional, o sea a buscar la recta que mejor se adapta a los puntos y como esto influye en su inclinación.
Supongamos que tenemos un conjunto de datos y necesitamos determinar en que medida se relacionan dos variables: la cantidad de quejas que emiten los clientes de un producto en internet, y la cantidad de productos devueltos en tienda.
El eje vertical muestra el número de quejas mensuales, y el horizontal el número de devoluciones mensuales expresado en porcentajes, con respecto a la venta.
A simple vista, parece existir una relación positiva entre ambas variables: conforme aumenta el número de quejas mensuales en el foro de la compañía, también aumenta el número de devoluciones mensuales.
Podríamos añadir que solo medimos artículos de una determinada categoría; entonces para describir estos datos lo mas sencillo seria decir: que si aumentan las quejas en el foro, directamente aumentan las devoluciones pero esto; aunque correcto, es poco especifico.
¿Cómo obtener una descripción más concreta de los resultados?
Tenemos la opción de listar los datos concretos de que disponemos; pero esto, aunque preciso, no resulta demasiado informativo.
O podemos describir la tendencia que se observan en la nube de puntos que representan los datos, utilizando una función matemática simple, tal como una línea recta, ya que a simple vista una línea recta podría ser el punto de partida ideal para describir resumidamente la nube de datos y es línea es la que aporta la funcion de regresion lineal.
Para poder determinar esta recta, lo primero seria determinar sus coeficientes ( B0 y B1) que son quienes definen la recta.
B1 es la pendiente de la recta: el cambio medio que se produce en el número de quejas (Yi) por cada unidad de cambio que se produce en el porcentaje de devoluciones (Xi) .
El coeficiente B0 es el punto en el que la recta corta el eje vertical: el número medio de quejas que corresponde a un mes con porcentaje de devolución cero.
Conociendo los valores de estos dos coeficientes, es fácil reproducir la recta y describir con ella la relación existente entre ambas variables.
En este modelo, vemos que la recta hace un buen seguimiento de la distribución de los datos.
La formula obtenida nos da una recta (Bi) que indica que como promedio a cada incremento en el porcentaje de quejas, corresponde un incremento devoluciones (Yi).
Nota Importante: Si vemos el inicio de la recta B0, notamos que un mes sin quejas podría tener -45 quejas, lo cual no es sencillamente posible.
Aunque el origen de B0 nos brinda información sobre lo que podría ocurrir si estimamos hacia abajo la tendencia observada en los datos, hasta llegar a un mes sin quejas partiendo del hecho de que ese caso nunca ha ocurrido, podemos cometer un error de método al pronosticar resultados en un rango de valores desconocido, lo cual es un riesgo alto e innecesario en un análisis de regresión.
Existen otras técnicas para ello, no obstante, podríamos mejorar este estudio añadiendo todos los posibles escenarios, por ejemplo hurgar en los datos hasta hallar meses con esas características.
La mejor recta de regresión
Queda claro que la mejor recta es la que se adapte a la nube de puntos, pero en la realidad ningún conjunto de datos muestra una línea que se adapte a todos, y si así sucediera, lo aconsejable, es revisar el origen de esos datos de un modo exhaustivo.
En nuestro ejemplo, seria posible trazar muchas rectas diferentes, pero entre ellas se trata de hallar, la que puede convertirse en el mejor representante del conjunto total de datos.
Existen diferentes procedimientos para hallarla, de modo que ajustemos nuestra función.
Uno de los más conocidos y usados, es aquel que hace mínima la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre cada punto y la recta. (método de los mínimos cuadrados)
Esto significa que, de todas las rectas posibles a dibujar en nuestro conjunto de datos, existe una y solo una, que consigue que las distancias verticales entre cada punto y la recta sean mínimas.
Esta se logra se elevando todas las distancias al cuadrado para anular su signo, ya que al ser opuestas (negativas y positivas), se anularían al sumarlas.
Bondad de ajuste
El concepto bondad de ajuste, parte de la idea de que incluso la mejor recta puede no ser una buena representación de los datos.
Por tanto, hay que añadir a la recta y su formula, alguna indicación de su grado que sea precisa, o sea necesitamos información útil, que nos permita conocer con que grado de fidelidad, la recta describe la pauta de relación, que pueda existir en los datos.
¿Cómo podemos cuantificar ese mejor o peor ajuste de la recta?
Hay muchas formas de resumir el grado en el que una recta se ajusta a una nube de puntos
Podríamos utilizar la media de los residuos, o la media de los residuos en valor absoluto, o las medianas de alguna de esas medidas, o alguna función ponderada de esas medidas, etc.
Una medida de ajuste, muy usada y aceptada es calcular el cuadrado del coeficiente de correlacion R2, conocido también como coeficiente de determinación R2.
R2toma valores entre 0 y 1 (0 cuando las variables son independientes y 1 cuando entre ellas existe relación perfecta).
La utilidad de este indicador estriba en la simplicidad de su interpretación.
R2 representa el grado de ganancia o efectividad con que podemos predecir una variable, basándonos en el conocimiento que tenemos de una o más variables, dicho en lenguaje estadístico:
expresa la proporción de varianza de la variable dependiente, explicada por la variable independiente.
Si queremos, por ejemplo, pronosticar el número de devoluciones, sin conocer otra variable, podemos utilizar la media del numero de devoluciones, pero si tenemos información sobre algún otro elemento(variable) y conocemos su grado de relación con las devoluciones; el pronóstico mejorará
El valor R2 indica que si conocemos el porcentaje de devoluciones, mejoraremos en ese porciento, nuestra capacidad para conocer el numero de quejas.
Variabilidad de la regresión
Ya sea que analicemos solo dos variables, lo que en estadística se denomina regresión simple, o más de dos (regresión múltiple), el análisis de regresión lineal sigue en esencia las mismas pautas.
Como dije antes es una técnica muy útil para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente o criterio (Y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras (X1, X2, …, Xn), así como para desarrollar una ecuación lineal predictiva.
Además, el análisis de regresión lleva asociados una serie de procedimientos de diagnóstico que informan sobre su idoneidad y que ofrecen ayuda para mejorarlo, no obstante es importante entender que el análisis de regresión no expresa causalidad, o sea no indica que una variable cause tal o mas cual efecto, sino que indica relación.
Esto es muy importante entenderlo y tenerlo presente.
Regresion simple
Conociendo que un análisis de regresion simple incluye una variable dependiente y una independiente o predictora, iremos directamente a conocer el significado de sus resultados
Residuos
Son las diferencias que existen entre las puntuaciones observadas y los pronósticos obtenidos en la recta.
R2 corregida:
Funciona como una corrección a la baja de R, es útil cuando los casos son pocos y las variables independientes muchas, ya que R2 puede dar valores altos artificiales o poco confiables, al considerar en su calculo p como el numero de variables independientes, mejora el ajuste.
Error típico de estimación
Normalmente es inversamente proporcional a la calidad del ajuste. En esencia es la desviación típica de los residuos y lo que mide es aquella parte de variabilidad de la variable dependiente, que no explica la recta de regresion.
Coeficientes de regresión parcial
Son los componentes de nuestro análisis, que conforman la ecuación de regresion, donde
B0 es el coeficiente que corresponde a la constante que expresa el origen de la recta
Y B1 seria la pendiente, que muestra el cambio medio que corresponde a la variable dependiente, por cada cambio en la variable independiente.
Coeficientes de regresión estandarizados
Se les conoce también como coeficientes beta, y son los coeficientes de la ecuación de regresion, que se obtiene una vez que se estandarizan la variables originales, lo cual se logra convirtiendo las puntuaciones directas en típicas. En la regresion simple su coeficiente coincide con el coeficiente de correlacion de Pearson
Puntuaciones típicas.
Explicaré muy rápido que es esto de convertir las puntuaciones de directas a típicas.
Digamos que las puntuaciones directas son las que obtenemos del estudio, o sean son aquellas que se encuentran en nuestra nube de datos, y a las que durante el análisis de regresión intentamos hallar su relación con respecto a una recta.
Sin embargo, existe un método alternativo que nos permite para expresar esas puntuaciones directas, pero con respecto al grupo de datos y es tipificando los datos .
Como puede verse, obtenemos la diferencia de la puntuación (X), con la media del grupo de datos(M) , o sea nos da la distancia al punto central de la distribución que luego dividimos entre la desviación típica.
Las puntuaciones típicas se encargan de expresar que distancia hay entre las puntuaciones directas y la Media, es decir, indican cuantas Desviaciones Típicas hay desde la puntuación hasta la Media.
Su importancia radica, en que muestra la relación entre puntuaciones con independencia de la variable, o la unidad de medida, y esto permite comparar puntuaciones en escalas diferentes.
Una nota importante es que la Media y Varianza de las distribuciones tipificadas son siempre iguales a 0 y 1.
Regresión múltiple
La regresión lineal permite realizar el análisis con mas de una variable independiente y, por lo que es posible emplear la regresión múltiple.
La cuestión es que en ese caso la ecuación de regresión, deja de definir una recta en el plano, y pasa a mostrar un hiperplano, en un espacio que es ahora multidimensional.
Esto quiere decir que si con una variable dependiente y dos independientes, necesitamos tres ejes para representar su diagrama de dispersión, para tres variables independientes necesitaremos cuatro y así sucesivamente, lo cual es poco practico e inútil
La solución es partir de la ecuación del modelo
Ahora la variable dependiente (Y), expresa la combinación lineal de un conjunto de K variables independientes (Xk), donde cada una de las cuales, posee un coeficiente (βk) que indica el peso relativo de esa variable en la ecuación.
La ecuación incluye además, una constante (β0) y un componente aleatorio que son los residuos (los residuos: ε) encargados como ya vimos antes de recoger todo lo que las variables independientes no son capaces de explicar.
Y al igual que en la regresion simple, existe una ecuación mínimo-cuadrática, que se encarga de estimar los valores de los coeficientes beta del modelo de regresión, intentando hacer que las diferencias al cuadrado entre los valores observados (Y) y los pronosticados ( ) sean mínimas, la cual tiene esta estructura.
Coeficientes parciales
Indican como incide cada variable independiente sobre la variable dependiente, manteniéndose constantes el resto de las variables independientes, o sea:
un coeficiente de correlación parcial expresa el grado de relación existente entre dos variables tras eliminar de ambas el efecto debido a terceras variables
Estos coeficientes deben ser analizados con cuidado, porque no son independientes entre sí.
El valor concreto estimado para cada coeficiente se ajusta teniendo en cuenta la presencia del resto de variables independientes, de ahí el nombre de parcial.
Tambien es importante la existencia de colinealidad (alto grado de asociación entre algunas o todas las variables independientes) en estas variables, lo que se asocia con que el signo del coeficiente de regresión parcial de una variable, pueda no ser el mismo que el del coeficiente de correlación simple entre esa variable y la dependiente.
Esta diferencia de signo, se atribuye a los ajustes que se llevan a cabo para mejorar la ecuación.
Coeficientes de regresión estandarizados en la regresión múltiple.
Ya sabemos que los coeficientes Beta están basados en las puntuaciones típicas y, por tanto, son directamente comparables entre sí, los que les permite mostrar la cantidad de cambio, en puntuaciones típicas, que se generará en la variable dependiente por cada cambio de una unidad en la correspondiente variable independiente, manteniendo constantes al resto de variables independientes.
Su valía es especialmente importante, al ser muy útiles en mostrar la importancia relativa de cada variable independiente en la ecuación de regresión.
En general, una variable tiene tanto más peso (importancia) en la ecuación de regresión, cuanto mayor (en valor absoluto) es su coeficiente de regresión estandarizado.
Y hasta aquí, ahora al obtener los resultados de un análisis de regresión o plantearte emprende uno cuando te enfrentes a un grupo de datos y un problema a resolver, espero que tengas algo mas claro que estas viendo, y porque.
Espero modestamente que este artículo, sirva de ayuda a alguien.
Gracias
El amor siempre empieza soñando y termina en insomnio
Cuando tenemos un conjunto de datos, puede ser muy ventajoso realizar un análisis factorial para conocer cómo las variables con que contamos están relacionadas o no.
Por una cuestión lógica, si podemos agrupar en grupos o factores las diferentes variables que tenemos, nos será a la larga más fácil su análisis y comprensión, para estar en posición de tomar decisiones a partir de los datos, que es de lo en que definitiva se trata.
Existen entre los análisis estadísticos, diversas herramientas que se emplean en esta labor, en este caso me refiero al análisis factorial, comúnmente empleado, por su capacidad para agrupar en factores las variables, y analizar su implicación en el conjunto de datos.
El análisis factorial, al que llamaré, muchas veces en este post, simplemente AF; posee diferentes pasos o fases, que intentaré explicar.
Supongamos que tenemos un set de datos, por ejemplo: una encuesta, que ha sido elaborada por profesionales, siguiendo las técnicas adecuadas o no, eso no lo sabemos.
La estructura de un Análisis factorial
Lo primero necesario, seria saber si es posible y oportuno realizar un análisis factorial.
La base de un análisis de este tipo es que existan relaciones entre las variables que permitan justifiquen su agrupación.
En caso una ausencia evidente de relación entre estas, este carece de sentido, entonces para determinar si esta correlación esta presente, se realizan varias pruebas que constituyen la primera parte del AF.
Crear la matriz de correlaciones.
Todo comienza creando la matriz de correlaciones, que es una tabla de doble entrada, que muestra el valor de r (coeficiente de correlación), en cada celda que relaciona ambas variables, con un valor de que va de 0 a 1.
Lo que intenta esta, es expresar el nivel de interdependencia entre cada variable y todas al mismo tiempo.
Existen diferentes métodos, para analizar la matriz de correlación, que se utilizan de modo combinado, para determinar la conveniencia de su uso.
El índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)
Conocido por sus siglas KMO, es una medida de adecuación muestral que se emplea para comparar las magnitudes de los coeficientes de correlación general (simple), con las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial.
Digamos que los coeficientes de correlación parcial miden o indican la fuerza de la relación existente entre dos variables, sin tener en cuenta la influencia de otras variables.
El KMO expresa que:
Si la sumatoria de los coeficientes de correlación parcial elevados al cuadrado entre todos los pares de variables, es bajo en comparación, con la suma de los coeficientes de correlación al cuadrado, entonces el índice KMO estará próximo a 1.
Los valores aceptados para el son:
KMO > 0.6 = alta correlación y es útil un análisis factorial.
KMO entre 0.5 y 0.6 = correlación media y se acepta un análisis factorial, pero es menos útil.
KMO < 0.5 no es conveniente el AF.
Que el valor sea cercano a la unidad, se considerará positivo, porque indica que las correlaciones que existen entre los pares de variables pueden ser explicadas por el resto, o dicho de otro modo, comparten factores.
En cambio, si sus valores son bajos, no sucede así, y no resulta interesante un AF.
El test de esfericidad de Bartlett
Es una prueba estadística, cuya hipótesis nula es que las variables no están correlacionadas en la población.
Por tanto, intenta comprobar que la matriz de correlaciones es una matriz de identidad, o sea que las intercorrelaciones entre las variables son cero.
Se realiza a partir de una estimación de Chi2, transformando el determinante de la matriz de correlaciones.
Si las variables no están intercorrelacionadas, entonces el test de esfericidad debe presentar un valor (p) superior al límite de 0.05; y en ese caso se rechaza la Hipótesis Nula y se continúa con el AF
El determinante de la matriz de correlaciones.
Es un índice, que mide el tamaño de las correlaciones; por tanto, si el valor del determinante es alto, indica que hay bajas correlaciones dentro de la matriz, mientras que un valor bajo indica correlaciones altas, que justifican un AF.
Para entenderlo mejor, debemos saber que las correlaciones parciales, tienen la tarea de. representar estimaciones entre factores de carácter único, que deben estar relacionados entre si; y mientras más relacionados estén deben tender a ser próximos a cero o lo que es lo mismo si las variables independientes de nuestro estudio, poseen factores comunes, el coeficiente de correlación parcial entre los pares de variables, debe ser bajo.
Coeficiente de correlación anti-imagen.
Este es un coeficiente de correlación parcial negativo, cuya presencia indica un elevado número de coeficientes altos.
La condición para realizar el AF, es que se observen pocos valores elevados en términos absolutos y pocos coeficientes con valor cero.
Diagonal de la matriz de correlación anti-imagen.
El rango de sus valores va de 0 a 1, siendo más favorable en la medida que se acercan a 1.
Estos valores son conocidos como MSA por sus siglas (Measure of Sampling Adecuacy), y no son más que las medidas de adecuación que presenta cada variable. Esta medida de adecuación es el resultado de comprobar, variable por variable, si es adecuado realizar el análisis factorial.
Un valor superior a 0,5 es aceptado, para continuar con el AF.
análisis factorial
Una vez realizados estos tests, teniendo claro su viabilidad podemos a ejecutar el AF.
Este se compone de los siguientes pasos:
Extracción de los Factores Iniciales
Se puede hacer por varios métodos. El más utilizado y conocido es el llamado de “Componentes Principales”.
Lo que hace, el método de “Componentes Principales” es buscar el factor que explique la mayor cantidad de la varianza en la matriz de correlación, al que se denomina “factor principal”.
Esta varianza explicada, será luego restada de la matriz inicial lo que da lugar a una matriz residual, de la cual se extraerá a su vez un segundo factor, y así sucesivamente hasta que quede poca o ninguna varianza sin ser explicada.
Estos factores no están relacionados entre ellos y se les denomina ortogonales (perpendiculares) por esa razón.
Si obtenemos la tabla de varianza total explicada, podremos observar el total porcentual de varianza que explican los valores obtenidos, sobre nuestro problema original.
Matriz de factores o de cargas factoriales.
Esta matriz contiene la carga de los factores, es decir, la correlación o correspondencia que existe entre cada variable y dicho factor, por lo que las cargas altas indican que dicha variable es representativa del factor correspondiente.
Un punto a aclarar es que lo adecuado o ideal, sería que cada variable apareciera reflejada en un solo factor, con un valor entre 0.5 y 1, y en el resto de los factores se acercara a 0, pero no siempre sucede y podríamos en dependencia de la estructura de nuestros datos, tener que considerar aceptables valores inferiores.
Rotación de los Factores Iniciales
La extracción inicial de factores puede ser rotada, para intentar facilitar su interpretación.
Esto puede hacerse por dos vías, una rotación ortogonal que mantiene la independencia entre los factores rotados (equamax, quartimax y varimax) y una rotación no ortogonal, la cual ofrece nuevos factores que si se relacionan.
La esencia de la rotación de los factores, es reducir ambigüedades en las cargas factoriales de las variables, buscando una solución nítida de lo que estamos viendo.
Es muy común que tengamos variables ambiguas que no definen bien a que factor pertenecen pues su carga es alta (<0,5) en varios de ellos.
Al aplicar la rotación, los ejes de referencia de los factores son girados alrededor del origen, hasta que alcanzan una nueva posición, donde simplifican filas o columnas de la matriz de factores.
VARIMAX, por ejemplo, redistribuye la varianza a lo largo de todos los componentes en la matriz de carga y esto aproxima las cargas altas a 1 o -1 y las cargas bajas de la matriz no rotada a 0.
De esta forma desambigua los resultados de la matriz no rotada
Denominación a los factores encontrados
El otro paso es renombrar los factores con un nombre nuevo que nos ayude a reconocer su composición (por ejemplo, las variables que lo forman)
Puntuaciones Factoriales
Finalmente toca explicar, las puntuaciones que obtienen individualmente las variables en cada uno de los factores.
Y hasta aquí
Espero modestamente que este artículo, sirva de ayuda a alguien.
Como todo modelo estadístico, existen supuestos del modelo de regresión lineal, cuyo cumplimiento son necesarios para validar su confiabilidad.
Esto supuestos o condiciones, constituyen la base teórica del análisis, por lo que su incumplimiento, impide su ejecución de forma tacita.
Esto quiere decir que antes de intentar aplicar el modelo de regresión lineal, a nuestros datos, es necesario examinar los supuestos que lo condicionan.
En algunos de estos , como en los de independencia, homocedasticidad y normalidad, estrechamente relacionados con los residuos, nos será de mucha ayuda observar en detalle, el comportamientos de estos.
Los supuestos son:
Independencia.
Los residuos son independientes entre sí, es decir, los residuos constituyen una variable aleatoria.
Cuando se trabaja con series temporales, podemos hallar residuos autocorrelacionados entre sí.
Linealidad.
La ecuación de regresión, posee una forma particular que responde a una recta. A partir de ello, se dan como característica que la variable dependiente constituye la suma de un conjunto de elementos que son: el origen de la recta, una combinación lineal de variables independientes o predictoras y los residuos.
Este supuesto puede incumplirse por varias causas, como por ejemplo la no linealidad (la relación entre las variables independientes y la dependiente no es lineal), la no aditividad (el efecto de alguna variable independiente es sensible a los niveles de alguna otra variable independiente), la omisión de variables independientes que son importantes para el estudio, la inclusión de variables independientes irrelevantes, parámetros cambiantes (los parámetros no permanecen constantes durante el tiempo que dura la recogida de datos), entre otros.
A este incumplimiento se le denomina error de especificación y es fácilmente predecible observando el diagrama de dispersión.
También el uso de gráficos parciales, ayudará a observar la linealidad entre las variables, al ser herramientas que ofrecen una representación espacial, de la relación neta entre dos variables.
Homocedasticidad.
Para cada valor de la variable independiente (o combinación de sus valores), la varianza de los residuos es constante.
Normalidad.
Para cada valor de la variable independiente (o combinación de sus valores), los residuos se distribuyen normalmente con media cero.
No-colinealidad.
No existe relación lineal exacta entre ninguna de las variables independientes.
El incumplimiento de este supuesto da origen a colinealidad o multicolinealidad en dependencia de las variables que afecte.
La no-colinealidad, no tiene por supuesto sentido en el análisis de regresión simple, ya que para su análisis es necesaria la existencia de más de una variable independiente.
Espero modestamente que este artículo, sirva de ayuda a alguien.
Gracias
Puedo absorber tus pecados, pero no vivir tu vida.
