An lisis de regresi n


Análisis de regresión: ISA vs. X1, X2, X3

Análisis de Varianza

Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Regresión 3 15.4166 5.13888 2.79 0.091
X11 8.3436 8.34361 4.52 0.057
X2 1 0.1352 0.13520 0.07 0.792
X3 1 6.9378 6.93781 3.76 0.079
Error 1120.2945 1.84495
Falta de ajuste 9 20.2817 2.25352 352.11 0.003
Error puro 2 0.0128 0.00640
Total 14 35.7111


Resumen del modeloR-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
1.35829 43.17% 27.67% 0.00%


Coeficientes

EE del
Término Coef coef. Valor T Valor p VIF
Constante13.857 0.351 39.51 0.000
X1 -1.021 0.480 -2.13 0.057 1.00
X2 -0.130 0.480 -0.27 0.792 1.00
X3 -0.931 0.480 -1.94 0.079 1.00


Ecuación deregresión

ISA = 13.857 - 1.021 X1 - 0.130 X2 - 0.931 X3


Ajustes y diagnósticos para observaciones poco comunes

Resid
Obs ISA Ajuste Resid est.
7 11.37013.947 -2.577 -2.30 R

Residuo grande R




Conclusión:
Debido a que el tamaño de la muestra no es lo suficientemente grande para poder asegurar una estimación más precisa, como tenemos 15 puntosde datos no se puede arrojar una información certera, sería necesario reunir más datos (45 o más) para que se pueda dar una respuesta mucho más confiable. Podemos observar que uno de los puntos tieneun residuo muy grande y este está marcado con rojo así que este se encuentra en zona crítica, es necesario identificar por qué la dispersión de ese punto para corregirlo cuando antes.
Al reunirlos datos y realizar una regresión lineal múltiple éstos nos arrojaron que existe una relación estadísticamente significativa entre Y (ISA) y las variables X (X₁, X₂ y X₃) dado que P<0.10. Después...