Tópico 2. Modelos de procesos. Modelación multivariable

Modelación multivariable

La modelación multivariable es una metodología matemática/estadística que busca generar una ecuación que refleje de la mejor forma la relación de una variable dependiente (Y) respecto a dos o más variables independientes (X1, X2, X3, …, Xn) que intervienen en forma conjunta dentro de un proceso. Esta metodología permite explicar en forma de una ecuación el efecto simultáneo de cada variable independiente involucrada dentro del proceso analizado.

El procedimiento para la modelación multivariable consiste en evaluar las relaciones entre diferentes variables predictoras simultáneamente con el único fin de obtener un resultado continuo y representativo del comportamiento de la variable de interés.

La modelación se utiliza con dos objetivos: primero, como herramienta para predecir comportamiento de la variable de salida o dependiente; segundo, para detectar causalidad, es decir el grado de variación o sensibilización de la variable dependiente frente a los cambios de las variables independientes (causas de la variación de Y). Para cumplir con este objetivo, se analiza la correlación parcial de la variable de salida (variable de interés a modelar) con sus variables representativas. La imagen de referencia muestra algunos tipos de relaciones entre las variables:

 

Fuente: https://aprendeconalf.es/estadistica/manual/regresion.html

Empírica, a través de diferentes estudios en los que ha recurrido a la modelación multivariable, ha constatado matemáticamente que las variables más significativas no necesariamente representan la fenomenología del proceso. En este caso, es recomendable crear variables indicadoras que representen los diferentes comportamientos o usar transformaciones entre las variables (por ejemplo, establecer razones entre las variables) que si bien complejizan el modelo, logran representar de mejor manera el fenómeno.

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