Regresión

Hasta ahora se ha visto como describir el comportamiento de una variable, pero en los fenómenos naturales normalmente aparecen más de una variable que suelen estar relacionadas. Por ejemplo, en un estudio sobre el peso de las personas, deberíamos incluir todas las variables con las que podría tener relación: altura, edad, sexo, dieta, tabaco, ejercicio físico, etc.

Para comprender el fenómeno no basta con estudiar cada variable por separado y es preciso un estudio conjunto de todas las variables para ver cómo interactúan y qué relaciones se dan entre ellas. El objetivo de la estadística en este caso es dar medidas del grado y del tipo de relación entre dichas variables.

Generalmente, en un estudio de dependencia se considera una variable dependiente $Y$ que se supone relacionada con otras variables $X_1,\dots ,X_n$ llamadas variables independientes.

El caso más simple es el de una sola variable independiente, y en tal caso se habla de estudio de dependencia simple. Para más de una variable independiente se habla de estudio de dependencia múltiple.

En este capítulo se verán los estudios de dependencia simple que son más sencillos.

Distribución de frecuencias conjunta

Frecuencias conjuntas

Al estudiar la dependencia simple entre dos variables $X$ e $Y$, no se pueden estudiar sus distribuciones por separado, sino que hay que estudiar la distribución conjunta de la variable bidimensional $(X,Y)$, cuyos valores son los pares $(x_i,y_j)$ donde el primer elemento es un valor $X$ y el segundo uno de $Y$.

Distribución de frecuencias bidimensional

Al conjunto de valores de la variable bidimensional y sus respectivas frecuencias muestrales se le denomina distribución de frecuencias bidimensional, y se representa mediante una tabla de frecuencias bidimensional.

$$\begin{array}{|cccccc|}\hline X\mathrm{\setminus }Y& y_1& \cdots & y_j& \cdots & y_q\\ x_1& n_{11}& \cdots & n_{1j}& \cdots & n_{1q}\\ ⋮& ⋮& ⋮& ⋮& ⋮& ⋮\\ x_i& n_{i1}& \cdots & n_{ij}& \cdots & n_{iq}\\ ⋮& ⋮& ⋮& ⋮& ⋮& ⋮\\ x_p& n_{p1}& \cdots & n_{pj}& \cdots & n_{pq}\\ \hline\end{array}$$

Ejemplo (datos agrupados). La estatura (en cm) y el peso (en Kg) de una muestra de 30 estudiantes es:

La tabla de frecuencias bidimensional es

$$\begin{array}{|ccccccc|}\hline X/Y& [50,60)& [60,70)& [70,80)& [80,90)& [90,100)& [100,110)\\ (150,160]& 2& 0& 0& 0& 0& 0\\ (160,170]& 4& 4& 0& 0& 0& 0\\ (170,180]& 1& 6& 3& 1& 0& 0\\ (180,190]& 0& 1& 4& 1& 1& 0\\ (190,200]& 0& 0& 0& 0& 1& 1\\ \hline\end{array}$$

Diagrama de dispersión

La distribución de frecuencias conjunta de una variable bidimensional puede representarse gráficamente mediante un diagrama de dispersión, donde los datos se representan como una colección de puntos en un plano cartesiano.

Habitualmente la variable independiente se representa en el eje $X$ y la variable dependiente en el eje $Y$. Por cada par de valores $(x_i,y_j)$ en la muestra se dibuja un punto en el plano con esas coordenadas.

El resultado es un conjunto de puntos que se conoce como nube de puntos.

Ejemplo. El siguiente diagrama de dispersión representa la distribución conjunta de estaturas y pesos de la muestra anterior.

El diagrama de dispersión da información visual sobre el tipo de relación entre las variables.

Distribuciones marginales

A cada una de las distribuciones de las variables que conforman la variable bidimensional se les llama .

Las distribuciones marginales se pueden obtener a partir de la tabla de frecuencias bidimensional, sumando las frecuencias por filas y columnas.

$$\begin{array}{|ccccccc|}\hline X\mathrm{\setminus }Y& y_1& \cdots & y_j& \cdots & y_q& n_x\\ x_1& n_{11}& \cdots & n_{1j}& \cdots & n_{1q}& n_{x_1}\\ ⋮& ⋮& ⋮& \downarrow +& ⋮& ⋮& ⋮\\ x_i& n_{i1}& \stackrel{+}{\to }& n_{ij}& \stackrel{+}{\to }& n_{iq}& n_{x_i}\\ ⋮& ⋮& ⋮& \downarrow +& ⋮& ⋮& ⋮\\ x_p& n_{p1}& \cdots & n_{pj}& \cdots & n_{pq}& n_{x_p}\\ n_y& n_{y_1}& \cdots & n_{y_j}& \cdots & n_{y_q}& n\\ \hline\end{array}$$

Ejemplo. En el ejemplo anterior de las estaturas y los pesos, las distribuciones marginales son

$$\begin{array}{|cccccccc|}\hline X/Y& [50,60)& [60,70)& [70,80)& [80,90)& [90,100)& [100,110)& n_x\\ (150,160]& 2& 0& 0& 0& 0& 0& 2\\ (160,170]& 4& 4& 0& 0& 0& 0& 8\\ (170,180]& 1& 6& 3& 1& 0& 0& 11\\ (180,190]& 0& 1& 4& 1& 1& 0& 7\\ (190,200]& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 2\\ n_y& 7& 11& 7& 2& 2& 1& 30\\ \hline\end{array}$$

y los estadísticos correspondientes son

$$\begin{array}{lllll}\overline{x}=174.67\text{ cm}& & s_x^2=102.06{\text{ cm}}^2& & s_x=10.1\text{ cm}\\ \overline{y}=69.67\text{ Kg}& & s_y^2=164.42{\text{ Kg}}^2& & s_y=12.82\text{ Kg}\end{array}$$

Covarianza

Para analizar la relación entre dos variables cuantitativas es importante hacer un estudio conjunto de las desviaciones respecto de la media de cada variable.

Si dividimos la nube de puntos del diagrama de dispersión en 4 cuadrantes centrados en el punto de medias $(\overline{x},\overline{y})$, el signo de las desviaciones será:

Si la relación entre las variables es lineal y creciente, entonces la mayor parte de los puntos estarán en los cuadrantes 1 y 3 y la suma de los productos de desviaciones será positiva.

$$\sum (x_i-\overline{x})(y_j-\overline{y})>0$$

Si la relación entre las variables es lineal y decreciente, entonces la mayor parte de los puntos estarán en los cuadrantes 2 y 4 y la suma de los productos de desviaciones será negativa.

$$\sum (x_i-\overline{x})(y_j-\overline{y})=-$$

Usando el producto de las desviaciones respecto de las medias surge el siguiente estadístico.

También puede calcularse de manera más sencilla mediante la fórmula

$$s_{xy}=\frac{\sum x_i{y}_j{n}_{ij}}{n}-\overline{x}\overline{y}.$$

Ejemplo. Utilizando la tabla de frecuencias bidimensional de la muestra de estaturas y pesos

$$\begin{array}{|cccccccc|}\hline X/Y& [50,60)& [60,70)& [70,80)& [80,90)& [90,100)& [100,110)& n_x\\ (150,160]& 2& 0& 0& 0& 0& 0& 2\\ (160,170]& 4& 4& 0& 0& 0& 0& 8\\ (170,180]& 1& 6& 3& 1& 0& 0& 11\\ (180,190]& 0& 1& 4& 1& 1& 0& 7\\ (190,200]& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 2\\ n_y& 7& 11& 7& 2& 2& 1& 30\\ \hline\end{array}$$

$$\overline{x}=174.67\text{ cm}\overline{y}=69.67\text{ Kg}$$

la covarianza vale

$$\begin{array}{rl}{s}_{xy}& =\frac{\sum x_i{y}_j{n}_{ij}}{n}-\overline{x}\overline{y}=\frac{155\cdot 55\cdot 2+165\cdot 55\cdot 4+\cdots +195\cdot 105\cdot 1}{30}-174.67\cdot 69.67=\\ & =\frac{368200}{30}-12169.26=104.07\text{ cm}\cdot \text{ Kg}.\end{array}$$

Esto indica que existe una relación lineal creciente entre la estatura y el peso.

Regresión

En muchos casos el objetivo de un estudio no es solo detectar una relación entre dos variables, sino explicarla mediante alguna función matemática $$y=f(x)$$ que permita predecir la variable dependiente para cada valor de la independiente.

La regresión es la parte de la Estadística encargada de construir esta función, que se conoce como función de regresión o modelo de regresión.

Modelos de regresión simple

Dependiendo de la forma de función de regresión, existen muchos tipos de regresión simple. Los más habituales son los que aparecen en la siguiente tabla:

La elección de un tipo u otro depende de la forma que tenga la nube de puntos del diagrama de dispersión.

Residuos o errores predictivos

Una vez elegida la familia de curvas que mejor se adapta a la nube de puntos, se determina, dentro de dicha familia, la curva que mejor se ajusta a la distribución, es decir, la función que mejor predice la variable dependiente.

El objetivo es encontrar la función de regresión que haga mínimas las distancias entre los valores de la variable dependiente observados en la muestra, y los predichos por la función de regresión. Estas distancias se conocen como residuos o errores predictivos.

Ajuste de mínimos cuadrados

Una forma posible de obtener la función de regresión es mediante el método de mínimos cuadrados que consiste en calcular la función que haga mínima la suma de los cuadrados de los residuos

$$\sum e_{ij}^2.$$

En el caso de un modelo de regresión lineal $f(x)=a+bx$, como la recta depende de dos parámetros (el término independiente $a$ y la pendiente $b$), la suma también dependerá de estos parámetros

$$\theta (a,b)=\sum e_{ij}^2=\sum (y_j-f(x_i){)}^2=\sum (y_j-a-b{x}_i{)}^2.$$

Así pues, todo se reduce a buscar los valores $a$ y $b$ que hacen mínima esta suma.

Considerando la suma de los cuadrados de los residuos como una función de dos variables $\theta (a,b)$, se pueden calcular los valores de los parámetros del modelo que hacen mínima esta suma derivando e igualando a 0 las derivadas con respecto a $a$ y $b$.

$$\begin{array}{rl}\frac{\partial \theta (a,b)}{\partial a}& =\frac{\partial \sum (y_j-a-b{x}_i{)}^2}{\partial a}=0\\ \frac{\partial \theta (a,b)}{\partial b}& =\frac{\partial \sum (y_j-a-b{x}_i{)}^2}{\partial b}=0\end{array}$$

Tras resolver el sistema se obtienen los valores

$$a=\overline{y}-\frac{s_{xy}}{s_x^2}\overline{x}b=\frac{s_{xy}}{s_x^2}$$

Estos valores hacen mínimos los residuos en $Y$ y por tanto dan la recta de regresión óptima.

Recta de regresión

Ejemplo. Utilizando la muestra anterior de estaturas ($X$) y pesos ($Y$) con los siguientes estadísticos

$$\begin{array}{lllll}\overline{x}=174.67\text{ cm}& & s_x^2=102.06{\text{ cm}}^2& & s_x=10.1\text{ cm}\\ \overline{y}=69.67\text{ Kg}& & s_y^2=164.42{\text{ Kg}}^2& & s_y=12.82\text{ Kg}\\ & & s_{xy}=104.07\text{ cm}\cdot \text{ Kg}& & \end{array}$$

la recta de regresión del peso sobre la estatura es

$$y=\overline{y}+\frac{s_{xy}}{s_x^2}(x-\overline{x})=69.67+\frac{104.07}{102.06}(x-174.67)=-108.49+1.02x.$$

De igual modo, si tomamos la estatura como variable dependiente, la recta de regresión de la estatura sobre el peso es

$$x=\overline{x}+\frac{s_{xy}}{s_y^2}(y-\overline{y})=174.67+\frac{104.07}{164.42}(y-69.67)=+130.78+0.63y.$$

Posición relativa de las rectas de regresión

Habitualmente, las rectas de regresión $Y$ sobre $X$ y de $X$ sobre $Y$ no coinciden, pero siempre se cortan en el punto de medias $(\overline{x},\overline{y})$.

Si entre las variables la relación lineal es perfecta, entonces ambas rectas coinciden ya que esa recta hace tanto los residuos en $X$ como los residuos en $Y$ nulos.

Si no hay relación lineal, entonces las ecuaciones de las rectas son constantes e iguales a las respectivas medias,

$$y=\overline{y},x=\overline{x},$$

y se cortan perpendicularmente.

Coeficiente de regresión

El parámetro más importante de una recta de regresión es su pendiente.

Ejemplo. En el ejemplo de las estaturas y los pesos, la recta de regresión del peso sobre la estatura era

$$y=-108.49+1.02x,$$

de manera que el coeficiente de regresión del peso sobre la estatura es

$$b_{yx}=1.02\text{Kg/cm.}$$

Esto significa que, según la recta de regresión del peso sobre la estatura, por cada cm más de estatura, la persona pesará $1.02$ Kg más.

Predicciones con las rectas de regresión

Las rectas de regresión, y en general cualquier modelo de regresión, suele utilizarse con fines predictivos.

Ejemplo. En la muestra de las estaturas y los pesos, si se quiere predecir el peso de una persona que mide 180 cm, se debe utilizar la recta de regresión del peso sobre la estatura,

$$y=1.02\cdot 180-108.49=75.11\text{ Kg}.$$

Y si se quiere predecir la estatura de una persona que pesa 79 Kg, se debe utilizar la recta de regresión de la estatura sobre el peso,

$$x=0.63\cdot 79+130.78=180.55\text{ cm}.$$

Ahora bien, ¿qué fiabilidad tienen estas predicciones?

Correlación

Una vez construido un modelo de regresión, para saber si se trata de un buen modelo predictivo, se tiene que analizar el grado de dependencia entre las variables según el tipo de dependencia planteada en el modelo. De ello se encarga la parte de la estadística conocida como correlación.

La correlación se basa en el estudio de los residuos: cuanto menores sean éstos, más se ajustará la curva de regresión a los puntos, y más intensa será la correlación.

Varianza residual muestral

Una medida de la bondad del ajuste del modelo de regresión es la varianza residual.

Descomposición de la variabilidad total: Variabilidad explicada y no explicada

Coeficiente de determinación

A partir de la varianza residual se puede definir otro estadístico más sencillo de interpretar.

Ejemplo. En el ejemplo de las estaturas y pesos se tenía

$$\begin{array}{lll}\overline{x}=174.67\text{ cm}& & s_x^2=102.06{\text{ cm}}^2\\ \overline{y}=69.67\text{ Kg}& & s_y^2=164.42{\text{ Kg}}^2\\ s_{xy}=104.07\text{ cm}\cdot \text{ Kg}\end{array}$$

De modo que el coeficiente de determinación lineal vale

$$r^2=\frac{s_{xy}^2}{s_x^2{s}_y^2}=\frac{(104.07\text{ cmcdot Kg}{)}^2}{102.06{\text{ cm}}^2\cdot 164.42{\text{ Kg}}^2}=0.65.$$

Esto indica que la recta de regresión del peso sobre la estatura explica el 65% de la variabilidad del peso, y de igual modo, la recta de regresión de la estatura sobre el peso explica el 65% de la variabilidad de la estatura.

Coeficiente de correlación lineal

Ejemplo. En el ejemplo de las estaturas y los pesos se tenía

$$\begin{array}{lll}\overline{x}=174.67\text{ cm}& & s_x^2=102.06{\text{ cm}}^2\\ \overline{y}=69.67\text{ Kg}& & s_y^2=164.42{\text{ Kg}}^2\\ s_{xy}=104.07\text{ cm}\cdot \text{ Kg}\end{array}$$

De manera que el coeficiente de correlación lineal es

$$r=\frac{s_{xy}}{s_x{s}_y}=\frac{104.07\text{ cmcdot Kg}}{10.1\text{ cm}\cdot 12.82\text{ Kg}}=+0.8.$$

Esto indica que la relación lineal entre el peso y la estatura es fuerte, y además creciente.

Distintos grados de correlación

Los siguientes diagramas de dispersión muestran modelos de regresión lineales con diferentes grados de correlación.

Fiabilidad de las predicciones de un modelo de regresión

Aunque el coeficiente de determinación o el de correlación determinan la bondad de ajuste de un modelo de regresión, existen otros factores que influyen en la fiabilidad de las predicciones de un modelo de regresión:

• El coeficiente de determinación: Cuanto mayor sea, menores serán los errores predictivos y mayor la fiabilidad de las predicciones.
• La variabilidad de la población: Cuanto más variable es una población, más difícil es predecir y por tanto menos fiables serán las predicciones.
• El tamaño muestral: Cuanto mayor sea, más información tendremos y, en consecuencia, más fiables serán las predicciones.

Regresión no lineal

El ajuste de un modelo de regresión no lineal es similar al del modelo lineal y también puede realizarse mediante la técnica de mínimos cuadrados.

No obstante, en determinados casos un ajuste no lineal puede convertirse en un ajuste lineal mediante una sencilla transformación de alguna de las variables del modelo.

Transformación de modelos de regresión no lineales

• Logarítmico: Un modelo logarítmico $y=a+b\log x$ se convierte en un modelo lineal haciendo el cambio $t=\log x$:

  $$y=a+b\log x=a+bt.$$

• Exponencial: Un modelo exponencial $y=a{e}^{bx}$ se convierte en un modelo lineal haciendo el cambio $z=\log y$:

  $$z=\log y=\log (a{e}^{bx})=\log a+\log e^{bx}=a^{\prime }+bx.$$

• Potencial: Un modelo potencial $y=a{x}^b$ se convierte en un modelo lineal haciendo los cambios $t=\log x$ y $z=\log y$:

  $$z=\log y=\log (a{x}^b)=\log a+b\log x=a^{\prime }+bt.$$

• Inverso: Un modelo inverso $y=a+b/x$ se convierte en un modelo lineal haciendo el cambio $t=1/x$:

  $$y=a+b(1/x)=a+bt.$$

• Sigmoidal: Un modelo curva S $y=e^{a+b/x}$ se convierte en un modelo lineal haciendo los cambios $t=1/x$ y $z=\log y$:

  $$z=\log y=\log (e^{a+b/x})=a+b(1/x)=a+bt.$$

Relación exponencial

Ejemplo El número de bacterias de un cultivo evoluciona con el tiempo según la siguiente tabla:

$$\begin{array}{cc}\text{Horas}& \text{Bacterias}\\ 0& 25\\ 1& 28\\ 2& 47\\ 3& 65\\ 4& 86\\ 5& 121\\ 6& 190\\ 7& 290\\ 8& 362\end{array}$$

El diagrama de dispersión asociado es

Si realizamos un ajuste lineal, obtenemos la siguiente recta de regresión

$$\text{Bacterias}=-30.18+41,27,\text{Horas, with }{r}^2=0.85.$$

¿Es un buen modelo?

Aunque el modelo lineal no es malo, de acuerdo al diagrama de dispersión es más lógico construir un modelo exponencial o cuadrático.

Para construir el modelo exponencial $y=a{e}^{bx}$ hay que realizar la transformación $z=\log y$, es decir, aplicar el logaritmo a la variable dependiente.

$$\begin{array}{ccc}\text{Horas}& \text{Bacterias}& \log \text{(Bacterias)}\\ 0& 25& 3.22\\ 1& 28& 3.33\\ 2& 47& 3.85\\ 3& 65& 4.17\\ 4& 86& 4.45\\ 5& 121& 4.80\\ 6& 190& 5.25\\ 7& 290& 5.67\\ 8& 362& 5.89\end{array}$$

Ahora sólo queda calcular la recta de regresión del logaritmo de Bacterias sobre Horas

$$\text{Log Bacterias}=3.107+0.352,\text{Horas}.$$

Y, deshaciendo el cambio de variable, se obtiene el modelo exponencial

$$\text{Bacterias}=e^{3.107+0.352,\text{Horas}},\text{ con }{r}^2=0.99.$$

Como se puede apreciar, el modelo exponencial se ajusta mucho mejor que el modelo lineal.

Riesgos de la regresión

La falta de ajuste no significa independencia

Es importante señalar que cada modelo de regresión tiene su propio coeficiente de determinación.

Datos atípicos en regresión

Los datos atípicos en un estudio de regresión son los puntos que claramente no siguen la tendencia del resto de los puntos en el diagrama de dispersión, incluso si los valores del par no se pueden considerar atípicos para cada variable por separado.

La paradoja de Simpson

A veces, una tendencia desaparece o incluso se revierte cuando se divide la muestra en grupos de acuerdo a una variable cualitativa que está relacionada con la variable dependiente. Esto se conoce como la paradoja de Simpson.

Ejemplo. El siguiente diagrama de dispersión muestra una relación inversa entre entre las horas de estudio preparando un examen y la nota del examen.

Pero si se divide la muestra en dos grupos (buenos y malos estudiantes) se obtienen diferentes tendencias y ahora la relación es directa, lo que tiene más lógica.