Revisión general de Regresión de los mejores subconjuntos

Utilice Regresión de los mejores subconjuntos para comparar modelos de regresión diferentes que contengan subconjuntos de los predictores que usted especifique. Minitab selecciona los modelos de mejor ajuste que contienen un predictor, dos predictores y así sucesivamente. Los modelos de mejor ajuste tienen los valores más altos de R². Utilice la regresión de los mejores subconjuntos cuando tenga una variable de respuesta continua y más de un predictor continuo.

La regresión de los mejores subconjuntos es una manera eficiente de identificar modelos que se ajusten adecuadamente a los datos utilizando el menor número posible de predictores. Los modelos que contienen un subconjunto de los predictores pueden estimar los coeficientes de regresión y predecir respuestas futuras con menor varianza que el modelo que incluye todos los predictores.

Por ejemplo, un analista de una tienda desea predecir el volumen de ventas. Los predictores son tráfico, población, ingreso promedio y competidores directos cercanos a la tienda. El analista utiliza la regresión de los mejores subconjuntos para identificar el conjunto de predictores que ofrece la mejor predicción del volumen de ventas.