Análisis De Regresión Lineal

óUNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE LA MIXTECA

ALUMNAS: GARCÍA MELCHOR ABRIL CECILIA
OLIVERA AGUILAR VIRGINIA

MATERIA: ESTADÍSTICA APLICADA

PROFESORA: ANA DELIA OLVERA

GRUPO: 704

TRABAJO: EJERCICIOS DE REGRESIÓN LINEAL

FECHA: 23 DE NOVIEMBRE DE 2012

Ejercicio 1
Análisis de regresión: y (% sobre vivencia) vs. x1 (peso %)

La ecuación de regresión es
y (% sobrevivencia) = 23.4 + 1.23 x1 (peso %)

Predictor Coef SE Coef T P
Constante 23.398 2.372 9.86 0.000
x1 (peso %) 1.2338 0.4305 2.87 0.015

S = 4.77512 R-cuad. = 42.8% R-cuad.(ajustado) = 37.5%

Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P
Regresión 1 187.31 187.31 8.21 0.015
Error residual 11 250.82 22.80
Total 12438.13

Observaciones poco comunes

x1
(peso y (% sobre EE de Residuo
Obs %) vivencia) Ajuste ajuste Residuo estándar
12 1.7 35.70 25.52 1.81 10.18 2.30R

R denota una observación con un residuo estandarizado grande.

Análisis de regresión: y (% sobre vivencia) vs. x2 (peso %)

La ecuación de regresión es
y (%sobre vivencia) = 42.2 - 2.09 x2 (peso %)

Predictor Coef SE Coef T P
Constante 42.211 3.308 12.76 0.000
x2 (peso %) -2.0929 0.4967 -4.21 0.001

S = 3.90326 R-cuad. = 61.7% R-cuad.(ajustado) = 58.3%

Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P
Regresión 1 270.54 270.54 17.76 0.001
Error residual 11 167.59 15.24Total 12 438.13

Observaciones poco comunes

x2 (peso y (% sobre EE de Residuo
Obs %) vivencia) Ajuste ajuste Residuo estándar
5 11.6 18.40 17.93 2.85 0.47 0.17 X
11 4.8 39.70 32.10 1.30 7.60 2.07R

R denota una observación con un residuo estandarizado grande.
X denota una observacióncuyo valor X le concede gran apalancamiento.

Análisis de regresión: y (% sobre vivencia) vs. x3 (peso %)

La ecuación de regresión es
y (% sobre vivencia) = 39.2 - 1.15 x3 (peso %)

Predictor Coef SE Coef T P
Constante 39.22 16.28 2.41 0.035
x3 (peso %) -1.147 1.823 -0.63 0.542

S = 6.20065 R-cuad. = 3.5% R-cuad.(ajustado) = 0.0%

Análisis devarianza

Fuente GL SC CM F P
Regresión 1 15.20 15.20 0.40 0.542
Error residual 11 422.93 38.45
Total 12 438.13

Ejercicio 2
Análisis de regresión: y (cm) vs. x1 (días), x2 (cm), x3 (kg), x4 (cm)

La ecuación de regresión es
y (cm) = 7.1 + 0.100 x1 (días) + 0.726 x2 (cm) + 3.08 x3 (kg) - 0.030 x4 (cm)

Predictor Coef SE CoefT P
Constante 7.15 16.46 0.43 0.687
x1 (días) 0.1001 0.3397 0.29 0.783
x2 (cm) 0.7264 0.7859 0.92 0.408
x3 (kg) 3.076 1.059 2.90 0.044
x4 (cm) -0.0300 0.1665 -0.18 0.866

S = 0.861043 R-cuad. = 99.1% R-cuad.(ajustado) = 98.2%

Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P
Regresión 4 318.274 79.569107.32 0.000
Error residual 4 2.966 0.741
Total 8 321.240

Fuente GL SC Sec.
x1 (días) 1 288.147
x2 (cm) 1 23.870
x3 (kg) 1 6.233
x4 (cm) 1 0.024

Ejercicio 2 Paso a Paso
Regresión paso a paso: y (cm) vs. x1 (días), x2 (cm), x3 (kg), x4 (cm)

Alfa a entrar: 0.15 Alfa a retirar: 0.15

La respuesta es y (cm) en 4 predictores, conN = 9

Paso 1
Constante 19.01

x1 (días) 0.518
Valor T 7.81
Valor P 0.000

S 2.17
R-cuad. 89.70
R-cuad.(ajustado) 88.23
Cp de Mallows 39.6
PRESS 67.2331
R-cuad. (pred) 79.07

Paso 2
Constante 20.11

x1 (días)...