Analisis de varianza - estadistica

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas: 6 (1428 palabras)
  • Descarga(s): 0
  • Publicado: 12 de diciembre de 2011
Leer documento completo
Vista previa del texto
Composici´n de la varianza de Y o

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL
Diego Villada Cantor

Octubre de 2011

Diego Villada Cantor

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianza de Y o

´ Indice

1 2 3 4 5

Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo

Diego Villada Cantor

´ ´ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianza de Y o

´ Indice

1 2 3 4 5

Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo

Diego Villada Cantor

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianza de Y o

´ Indice

1 2 3 4 5

Composici´n de la Varianza de Y o Sumas deCuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo

Diego Villada Cantor

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianza de Y o

´ Indice

1 2 3 4 5

Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo

Diego Villada Cantor

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianzade Y o

´ Indice

1 2 3 4 5

Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo

Diego Villada Cantor

´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Composici´n de la varianza de Y o

Composici´n de la varianza de Y o
Se quiere medir el ajuste del modelo a la varianza de las observaciones en Y las cuales representan la variabledependiente y de inter´s e
n

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

¯ (Yi − Y )2 . ˆ ˆ ¯ (Yi − Yi + Yi − Y )2 .
i=1 n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi ) + (Yi − Y )]2 ˆ ˆ ¯ ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi )2 + (Yi − Y )2 + 2(Yi − Y )(Y − Y )]
i=1 n n n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ [(Yi − Yi )2 +
i=1 n

ˆ ¯ (Yi − Y )2 + 2
i=1

ˆ ˆ ¯ (Yi − Y )(Yi − Y )]

(n −1)V ar(Y ) =
i=1

ˆ (Yi − Yi )2 +
i=1

ˆ ¯ (Yi − Y )2
´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Diego Villada Cantor

Composici´n de la varianza de Y o

Composici´n de la varianza de Y o
Se quiere medir el ajuste del modelo a la varianza de las observaciones en Y las cuales representan la variable dependiente y de inter´s e
n

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

¯ (Yi − Y )2 . ˆˆ ¯ (Yi − Yi + Yi − Y )2 .
i=1 n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi ) + (Yi − Y )]2 ˆ ˆ ¯ ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi )2 + (Yi − Y )2 + 2(Yi − Y )(Y − Y )]
i=1 n n n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ [(Yi − Yi )2 +
i=1 n

ˆ ¯ (Yi − Y )2 + 2
i=1

ˆ ˆ ¯ (Yi − Y )(Yi − Y )]

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1

ˆ (Yi − Yi )2 +
i=1

ˆ ¯ (Yi − Y )2
´ ´ ANALISIS DEVARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Diego Villada Cantor

Composici´n de la varianza de Y o

Composici´n de la varianza de Y o
Se quiere medir el ajuste del modelo a la varianza de las observaciones en Y las cuales representan la variable dependiente y de inter´s e
n

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

¯ (Yi − Y )2 . ˆ ˆ ¯ (Yi − Yi + Yi − Y )2 .
i=1 n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =i=1 n

ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi ) + (Yi − Y )]2 ˆ ˆ ¯ ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi )2 + (Yi − Y )2 + 2(Yi − Y )(Y − Y )]
i=1 n n n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ [(Yi − Yi )2 +
i=1 n

ˆ ¯ (Yi − Y )2 + 2
i=1

ˆ ˆ ¯ (Yi − Y )(Yi − Y )]

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1

ˆ (Yi − Yi )2 +
i=1

ˆ ¯ (Yi − Y )2
´ ´ ANALISIS DE VARIANZA PARA LA REGRESION LINEAL

Diego Villada Cantor

Composici´nde la varianza de Y o

Composici´n de la varianza de Y o
Se quiere medir el ajuste del modelo a la varianza de las observaciones en Y las cuales representan la variable dependiente y de inter´s e
n

(n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

¯ (Yi − Y )2 . ˆ ˆ ¯ (Yi − Yi + Yi − Y )2 .
i=1 n

(n − 1)V ar(Y ) = (n − 1)V ar(Y ) =
i=1 n

ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi ) + (Yi − Y )]2 ˆ ˆ ¯ ˆ ˆ ¯ [(Yi − Yi )2 + (Yi − Y...
tracking img