MILE 2
Páginas: 4 (946 palabras)
Publicado: 17 de marzo de 2015
Regresión Simple - Impuesto vs. Renta
Variable dependiente: Impuesto
Variable independiente: Renta
Lineal: Y = a + b*X
Coeficientes
Mínimos Cuadrados
Estándar
Estadístico
Parámetro
EstimadoError
T
Valor-P
Intercepto
160,335
8,18877
19,5798
0,0000
Pendiente
-0,990918
0,535775
-1,8495
0,0705
Análisis de Varianza
Fuente
Suma de Cuadrados
Gl
Cuadrado Medio
Razón-F
Valor-P
Modelo
2118,98
12118,98
3,42
0,0705
Residuo
29734,2
48
619,463
Total (Corr.)
31853,2
49
Coeficiente de Correlación = -0,257921
R-cuadrada = 6,65232 porciento
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 4,70758 porciento
Errorestándar del est. = 24,889
Error absoluto medio = 21,6791
Estadístico Durbin-Watson = 2,62761 (P=0,9879)
Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0,337688
El StatAdvisor
La salida muestra losresultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre Impuesto y Renta. La ecuación del modelo ajustado es
Impuesto = 160,335 - 0,990918*Renta
Puesto que el valor-P en la tablaANOVA es mayor o igual a 0,05, no hay una relación estadísticamente significativa entre Impuesto y Renta con un nivel de confianza del 95,0% ó más.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modeloajustado explica 6,65232% de la variabilidad en Impuesto. El coeficiente de correlación es igual a -0,257921, indicando una relación relativamente débil entre las variables. El error estándar delestimado indica que la desviación estándar de los residuos es 24,889. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menúde texto.
El error absoluto medio (MAE) de 21,6791 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlaciónsignificativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicación de una autocorrelación serial en los residuos con un nivel de...
Variable dependiente: Impuesto
Variable independiente: Renta
Lineal: Y = a + b*X
Coeficientes
Mínimos Cuadrados
Estándar
Estadístico
Parámetro
EstimadoError
T
Valor-P
Intercepto
160,335
8,18877
19,5798
0,0000
Pendiente
-0,990918
0,535775
-1,8495
0,0705
Análisis de Varianza
Fuente
Suma de Cuadrados
Gl
Cuadrado Medio
Razón-F
Valor-P
Modelo
2118,98
12118,98
3,42
0,0705
Residuo
29734,2
48
619,463
Total (Corr.)
31853,2
49
Coeficiente de Correlación = -0,257921
R-cuadrada = 6,65232 porciento
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 4,70758 porciento
Errorestándar del est. = 24,889
Error absoluto medio = 21,6791
Estadístico Durbin-Watson = 2,62761 (P=0,9879)
Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0,337688
El StatAdvisor
La salida muestra losresultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre Impuesto y Renta. La ecuación del modelo ajustado es
Impuesto = 160,335 - 0,990918*Renta
Puesto que el valor-P en la tablaANOVA es mayor o igual a 0,05, no hay una relación estadísticamente significativa entre Impuesto y Renta con un nivel de confianza del 95,0% ó más.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modeloajustado explica 6,65232% de la variabilidad en Impuesto. El coeficiente de correlación es igual a -0,257921, indicando una relación relativamente débil entre las variables. El error estándar delestimado indica que la desviación estándar de los residuos es 24,889. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menúde texto.
El error absoluto medio (MAE) de 21,6791 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlaciónsignificativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicación de una autocorrelación serial en los residuos con un nivel de...
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