Descripción: La regresión multivariante es un enfoque estadístico que permite analizar la relación entre múltiples variables dependientes y un conjunto de variables independientes. A diferencia de la regresión simple, que se centra en una sola variable dependiente, la regresión multivariante considera simultáneamente varias variables de respuesta, lo que la convierte en una herramienta poderosa para entender sistemas complejos. Este tipo de análisis es fundamental en el aprendizaje supervisado, donde se busca predecir resultados basados en datos históricos. En el preprocesamiento de datos, la regresión multivariante puede ayudar a identificar patrones y relaciones entre variables, facilitando la limpieza y transformación de datos. Desde la perspectiva de la estadística aplicada, este método permite a los investigadores y analistas realizar inferencias sobre la población a partir de muestras, evaluando la significancia de las variables independientes en relación con las dependientes. Las características principales de la regresión multivariante incluyen la capacidad de manejar interacciones entre variables, la estimación de efectos marginales y la posibilidad de realizar predicciones precisas en contextos donde múltiples factores influyen en los resultados. Su relevancia radica en su aplicación en diversas disciplinas, como la economía, la biología y la ingeniería, donde se requiere un análisis detallado de múltiples factores que afectan un fenómeno específico.
