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Interpretacion de los resultados:
En la significación del modelo de regresión:La hipótesis Nula es que la variable respuesta NO esta influenciada por las variables independientes. Dicho de otromodo, la variabilidad observada en la respuesta son causasdad por el azar sin influencia de las variables independientes. La hipótesis alternativa esque hay algún tipo de influencia. La significación decontraste se calcula haciendo un análisis de varianza
Los coeficientes:
Los programas estadísticos ofrecen una estimación de los mismos, junto a un error típico de estimación, un valor designificación o mejor aún, un intervalo de confianza. Una aplicación interesante del mismo es la siguiente: si la significación es pequeña, el intervalo no contiene el valor cero. Esto lo consideramos como unaindicación de que la variable es interesante en el modelo. Si contiene al cero (no significativa), posiblemente sea preferible eliminarla del modelo para simplificar. Pero ¡atención!, si al hacerlootros coeficientes cambian muy claramente, incluso pasando de positivos a negativos , siendo nuevamente significativos, estamos frente a una variable confusora. Encontrar este tipo de variables es uno delos objetivos en regresión, y debemos conservarlas para cualquier interpretación aunque sus coeficientes no sean significativos.
La bondad del ajuste :
Hay un termino denominado R cuadrado, que seinterpreta del siguiente modo. La variable respuesta presenta cierta variabilidad (incertidumbre), pero cuando se conoce el valor de las variables independientes, dicha incertidumbre disminuye. Eltermino R cuadrado es una cantidad que puede interpretarse como un factor o porcentaje , de reducción de la incertidumbre cuando son conocidas las variable independientes. Cuanto mas se acerque a uno,mas poder explicativo tendrá el modelo. Pero esto esconde una trampa. Cada vez introducimos una variable independiente del modelo , R cuadrado no puede hacer otra cosa que aumentar, si introducimos...