Caso de analisis

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Regresión Múltiple - Y1
Variable dependiente: Y1
Variables independientes:
X1 (TAMAÑO DE LA ORDEN)
X2 (NUMERO DE ORDENES)

| | Error | Estadístico | |
Parámetro | Estimación |Estándar | T | Valor-P |
CONSTANTE | 18643,9 | 4947,44 | 3,7684 | 0,0019 |
X1 | 5,60105 | 10,4067 | 0,538215 | 0,5983 |
X2 | -65,8154 | 103,668 | -0,634865 | 0,5351 |

Análisis de VarianzaFuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio | Razón-F | Valor-P |
Modelo | 1,54562E8 | 2 | 7,7281E7 | 0,78 | 0,4747 |
Residuo | 1,48006E9 | 15 | 9,86705E7 | | |
Total (Corr.) | 1,63462E9 |17 | | | |

R-cuadrada = 9,45553 porciento
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 0,0 porciento
Error estándar del est. = 9933,3
Error absoluto medio = 7808,55
Estadístico Durbin-Watson = 1,66328(P=0,1115)
Autocorrelación de residuos en retraso 1 = 0,12742

El StatAdvisor
La salida muestra los resultados de ajustar un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entreY1 y 2 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es

Y1 = 18643,9 + 5,60105*X1 - 65,8154*X2

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es mayor o igual que 0,05, no existe unarelación estadísticamente significativa entre las variables con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo así ajustado explica 9,45553% de la variabilidad en Y1.El estadístico R-Cuadrada ajustada, que es más apropiada para comparar modelos con diferente número de variables independientes, es 0,0%. El error estándar del estimado muestra que la desviaciónestándar de los residuos es 9933,3. Este valor puede usarse para construir límites para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Reportes del menú de texto. El error absoluto medio (MAE) de7808,55 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa basada en el orden en el que se presentan...
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