Analisis de varianza - estadistica
´ ´ 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
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Composici´n de la varianza de Y o
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Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo
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Composici´n de la varianza de Y o
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Composici´n de la Varianza de Y o Sumas deCuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo
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Composici´n de la varianza de Y o
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Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo
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Composici´n de la varianzade Y o
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1 2 3 4 5
Composici´n de la Varianza de Y o Sumas de Cuadrados Tabla ANOVA Diagn´stico del modelo o Ejemplo
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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
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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
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Composici´n de la varianza de Y o
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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
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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...
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