Análisis de Regresión
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Análisis de regresión. Se puede definir el modelo de regresión como: P 11 =−2.98 +0.62 P 1−0.07 P 2−0.13 P 3−0.28 P 4+0.33 P 9 +0.80 P 8 Contraste de hipótesis general con α=0.05 y un estadístico F=3.83 H 0 →B i =0 H a →B i ≠ 0 Valor p = 0.0261 ∴ Al ser el valor p menor al valor de α, cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que el modelo es válido globalmente para hacer una predicción. Contraste de hipótesis para la constante con α=0.05 y un estadístico T=−0.98 H 0 →B 0 =0 H a →B 0 ≠ 0 Valor p = 0.3478 ∴ Al ser el valor p mayor al valor de α, no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que la constante no aporta significativamente al modelo. Contraste de hipótesis para la B 1 con α=0.05 y un estadístico T=1.05 H 0 →B 1 =0 H a →B 1 ≠ 0 Valor p = 0.3172 ∴ Al ser el valor p mayor al valor de α, no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo. Contraste de hipótesis para la B 2 con α=0.05 y un estadístico T=−0.5 2
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Estadistica Inferencial, y de muestreo
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Análisis de regresión.
Se puede definir el modelo de regresión como:
P11=−2.98+0.62P1−0.07 P2−0.13 P3−0.28 P4+0.33 P9+0.80 P8
Contraste de hipótesis general con α=0.05 y un estadístico F=3.83
H 0→Bi=0
H a→Bi≠0
Valor p = 0.0261
∴ Al ser el valor p menor al valor de α , cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que el modelo es válido globalmente para hacer una predicción.
Contraste de hipótesis para la constante con α=0.05 y un estadístico T=−0.98
H 0→B0=0
H a→B0≠0
Valor p = 0.3478
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que la constante no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B1con α=0.05 y un estadístico T=1.05
H 0→B1=0
H a→B1≠0
Valor p = 0.3172
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B2con α=0.05 y un estadístico T=−0.52
H 0→B2=0
H a→B2≠0
Valor p = 0.6129
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B3con α=0.05 y un estadístico T=−0.48
H 0→B3=0
H a→B3≠0
Valor p = 0.6415
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B4con α=0.05 y un estadístico T=−1.19
H 0→B4=0
H a→B4≠0
Valor p = 0.2585
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B5con α=0.05 y un estadístico T=0.66
H 0→B5=0
H a→B5≠0
Valor p = 0.5220
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Contraste de hipótesis para la B6con α=0.05 y un estadístico T=1.29
H 0→B6=0
H a→B6≠0
Valor p = 0.2227
∴ Al ser el valor p mayor al valor de α , no cae en región de rechazo, por lo tanto se concluye que no aporta significativamente al modelo.
Grado de explicación del modelo.
Dicho modelo de regresión tiene un R2=0.68, es decir que el modelo descrito anteriormente explica un 68% de los datos obtenidos de la proposición 11 mediante el modelo.
Gráfico de Residuos.
Al parecer los residuos son aleatorios, lo que es un buen indicio de que el modelo de regresión se ajusta bien.
