¿Cuál es la diferencia entre regresión múltiple y regresión multivariante?

Question

Tengo datos sobre el crecimiento del PIB como variable dependiente y el crecimiento en los principales sectores de producción de Pakistán, como minería, electricidad, comunicaciones, manufactura y electricidad. Se supone que debo realizar una regresión al respecto. ¿Existe alguna diferencia entre la regresión múltiple y la regresión multivariada? Si es así, ¿cuál es? ¿Cuál es más adecuada para mis datos?

Answer 1

"Regresión múltiple" se refiere a situaciones en las que tienes más de una variable predictora / explicativa ($X$).

"Regresión multivariante" se refiere a situaciones en las que tienes más de una variable de respuesta / resultado / dependiente ($Y$).

También es posible tener tanto múltiples variables predictoras como múltiples variables de respuesta, en cuyo caso podrías llamarlo "regresión múltiple multivariante". Pero ya que raramente las personas tienen solamente una variable predictora, no creo que se preocupen por hacer la parte de múltiples predictores distinta. Esto plantea la pregunta de por qué nos preocupamos por la regresión "múltiple" vs. "simple" (solo un predictor) en el caso típico cuando solo tienes una variable de respuesta. Creo que principalmente es por razones históricas y pedagógicas (enseñanza): la regresión simple se resolvió primero y se enseña primero para ayudar a los estudiantes a comprender las ideas principales antes de avanzar.

En tu caso, entiendo que tienes solamente una variable de respuesta (el crecimiento del PIB de Pakistán) y varias variables predictoras (crecimiento en minería, electricidad, comunicación, manufactura y electricidad), por lo que tu modelo de regresión será simplemente una regresión múltiple regular.