RESUMEN DEL ANALISIS DE REGRESION LINEAL MULTIPLE

1- Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3

Ŷ = Valor unitario estimado puntual expresado en Bs/m2

X1 = Área en m2

X2 = Tiempo expresado en (trimestres, meses, etc.)

X3 = Edad en años

2- Sustitución de los valores del inmueble-objeto del avalúo para calcular el valor unitario estimado puntual

Ŷ = b0 + b1 (Área) + b2 (Tiempo) + b3 (Edad)Ŷ = ----Bs/m2

3- Cálculo del valor unitario estimado por intervalo de confianza, suponiendo que use el estadístico “t “de Student.

Ŷ ± t * e

Obtengo el rango de valores unitarios estimados

Ŷ - t * e < VUM < Ŷ + t * e

VUM = Valor de mercado estimado

Ŷ - t * e = Valor unitario estimado inferior

Ŷ + t * e = Valor unitario estimado superior

4- Luego el avaluador toma la decisión de escoger el valor unitario estimado, en atención a la inspección realizada al inmueble, comparándola con las características de cada uno de los referenciales, si fuese posible y observar por ejemplo: a) El estado de conservación y mantenimiento, si es malo, regular o bueno, y en base a este reconocimiento decide escoger el valor unitario estimado dentro del intervalo de confianza. b) Si a criterio del avaluador observa que se está en un mercado de expansión, y el inmueble está bien ubicado en un centro comercial, residencial, etc., la estimación tenderá hacia el rango superior.

5- Por lo antes expuesto considero que el valor ajustado del bien inmueble ( terreno, construcción etc. ) es de -----Bs/m2

6- Valor total del bien inmueble es de -----Bs/F

PRESENTACION DEL MRLM

Matemáticamente el MRLM (modelo de regresión lineal múltiple) se expresa así:

YI = β0 + β1*X1 + β2*X2 +----+ βn *Xn + εi

Modelo: Es la representación simplificada de la realidad

Regresión: Expresa la relación entre una variable llamada Dependiente y otras variables llamadas Independientes

Lineal: La relación que liga las variables Independientes con la variable Dependiente es tipo Lineal

Múltiple: Tiene una única ecuaciòn y varias variables Independientes

εi: Perturbaciones aleatorias (variables que no se han tomado en cuenta en el modelo)

MODELOS DE REGRESION LINEAL Y NO LINEAL

Especificación Expresión Interpretación de bi

Lineal-Lineal Yi = b0 + b1*x1 + εi

Incremento de unidades en YI cuando aumenta

1(una) unidad la X

Log-Lineal Log(Yi)= b0 + b1*x1 + εi

b1*100 = incremento porcentual de Yi cuando

aumenta en 1(una) unidad X

Lineal-Log Yi= b0 + b1*Log(x1)+ εi

b1/100 = incremento en unidades de Yi cuando aumenta en un 1% la X

Log-Log Log(Yi)= b0 + b1*Log(x1)+ εi

Incremento porcentual de Yi cuando aumenta en un

1% la X