Generación Automática de Modelos de Regresión Lineal

Abstract

Se propone un algoritmo para generar un modelo de regresión lineal en forma automática cuando no se dispone de una teoría fundamental que sugiera un modelo determinado.
Se presupone la falta de asociación entre las variables independientes.
El algortimo integra el modelo progresivamente, mediante la incorporación de una variable por vez, estimando los parámetros mediante mínimos cuadrados.
En cada etapa, el análisis se efectúa con los residuos del modelo precedente, explorando las variables independientes y sus transformadas hasta maximizar el valor del coeficiente de correlación simple, condición que determina la forma funcional del nuevo término lineal.
El modelo queda concluido al momento de probar la falta de asociación lineal de la última variable incorporada.