Dae Y Quarterbacks
Páginas: 6 (1419 palabras)
Publicado: 7 de noviembre de 2012
Primer Examen Parcial |
Diseño y Análisis de Experimentos |
|
Rushing Y x1 x2 x3 | X4 |
Rk | Player | Team | Avg | Att | Yds | TD | FUM |
1 | Maurice Jones-Drew | JAC | 4.7 | 343 | 1,606 | 8 | 3 |
2 | Arian Foster | HOU | 4.4 | 278 | 1,224 | 10 | 4 |
3 | Fred Jackson | BUF | 5.5 | 170 | 934 | 6 | 2 |
4 | Darren McFadden | OAK | 5.4 | 113 | 614 | 4 | 1 |
5 | LeSeanMcCoy | PHI | 4.8 | 273 | 1,309 | 17 | 1 |
6 | Ray Rice | BAL | 4.7 | 291 | 1,364 | 12 | 2 |
7 | Michael Turner | ATL | 4.5 | 301 | 1,340 | 11 | 3 |
8 | Matt Forte | CHI | 4.9 | 203 | 997 | 3 | 1 |
9 | Adrian Peterson | MIN | 4.7 | 208 | 970 | 12 | 1 |
10 | Marshawn Lynch | SEA | 4.2 | 285 | 1,204 | 12 | 3 |
11 | Willis McGahee | DEN | 4.8 | 249 | 1,199 | 4 | 3 |
12 | Ryan Mathews |SD | 4.9 | 222 | 1,091 | 6 | 5 |
13 | Steven Jackson | STL | 4.4 | 260 | 1,145 | 5 | 1 |
14 | Frank Gore | SF | 4.3 | 282 | 1,211 | 8 | 2 |
15 | Beanie Wells | ARI | 4.3 | 245 | 1,047 | 10 | 4 |
16 | Reggie Bush | MIA | 5 | 216 | 1,086 | 6 | 4 |
17 | Cedric Benson | CIN | 3.9 | 273 | 1,067 | 6 | 5 |
18 | DeMarco Murray | DAL | 5.5 | 164 | 897 | 2 | 1 |
19 | Shonn Greene | NYJ | 4.2 |253 | 1,054 | 6 | 1 |
20 | Chris Johnson | TEN | 4 | 262 | 1,047 | 4 | 3 |
21 | Jahvid Best | DET | 4.6 | 84 | 390 | 2 | 0 |
22 | Tim Hightower | WAS | 3.8 | 84 | 321 | 1 | 0 |
23 | Ben Tate | HOU | 5.4 | 175 | 942 | 4 | 4 |
24 | Chris Ivory | NO | 4.7 | 79 | 374 | 1 | 0 |
25 | Rashard Mendenhall | PIT | 4.1 | 228 | 928 | 9 | 1 |
26 | Michael Bush | OAK | 3.8 | 256 | 977 | 7 | 1 |27 | Peyton Hillis | CLE | 3.6 | 161 | 587 | 3 | 1 |
28 | LeGarrette Blount | TB | 4.2 | 184 | 781 | 5 | 3 |
29 | Ahmad Bradshaw | NYG | 3.9 | 171 | 659 | 9 | 0 |
30 | Evan Royster | WAS | 5.9 | 56 | 328 | 0 | 0 |
Para este experimento decidí analizar a los jugadores de la NFL, específicamente a los corredores. Elegí los datos de la temporada más reciente, la 2011. Mi variable dependientefue el Avg que indica el promedio de yardas avanzadas por intento de acarreo. Mis variables independientes son el numero de intentos de acarreos, las yardas avanzadas, los touchdowns y los fumbles que son x1, x2, x3 y x4 respectivamente.
A) Selección de Variables
Regresión paso a paso: Avg vs. Att, Yds, TD, FUM
Alfa a entrar: 0.15 Alfa a retirar: 0.15
La respuesta esAvg en 4 predictores, con N = 30
Paso 1 2
Constante 5.094 4.738
Att -0.0025 -0.0241
Valor T -1.77 -12.38
Valor P 0.087 0.000
Yds 0.00518
Valor T 11.64
Valor P 0.000
S 0.556 0.231
R-cuad. 10.0985.06
R-cuad.(ajustado) 6.88 83.95
Cp de Mallows 125.3 1.2
Conclusión
Y= B0 + B1X1 + B2X2
B) Evaluación de multicolinealidad
La ecuación de regresión es
Avg = 4.73 - 0.0239 Att + 0.00518 Yds - 0.0058 TD + 0.0019 FUM
Predictor Coef Coef. de EE T P VIF
Constante 4.7301 0.1439 32.87 0.000
Att -0.0239480.002071 -11.56 0.000 11.967
Yds 0.0051836 0.0004765 10.88 0.000 12.140
TD -0.00581 0.01602 -0.36 0.720 2.067
FUM 0.00188 0.03651 0.05 0.959 1.629
Conclusión
Existen problemas de multicolinealidad en X1 y X2 ya que los VIF son mayores a 10.
C) Evaluación de puntos distantes
Observaciones poco comunesResiduo
Obs Att Avg Ajuste Ajuste SE Residuo estándar
22 84 3.8000 4.3766 0.1001 -0.5766 -2.65R
30 56 5.9000 5.0892 0.1050 0.8108 3.77R
Conclusión
Tomando en cuenta la escala de -3 a 3, el dato 30 se considera punto distante ya que su di es de 3.77.
D) Evaluación de los supuestos del error
Normalidad Anderson-Darling...
Diseño y Análisis de Experimentos |
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Rushing Y x1 x2 x3 | X4 |
Rk | Player | Team | Avg | Att | Yds | TD | FUM |
1 | Maurice Jones-Drew | JAC | 4.7 | 343 | 1,606 | 8 | 3 |
2 | Arian Foster | HOU | 4.4 | 278 | 1,224 | 10 | 4 |
3 | Fred Jackson | BUF | 5.5 | 170 | 934 | 6 | 2 |
4 | Darren McFadden | OAK | 5.4 | 113 | 614 | 4 | 1 |
5 | LeSeanMcCoy | PHI | 4.8 | 273 | 1,309 | 17 | 1 |
6 | Ray Rice | BAL | 4.7 | 291 | 1,364 | 12 | 2 |
7 | Michael Turner | ATL | 4.5 | 301 | 1,340 | 11 | 3 |
8 | Matt Forte | CHI | 4.9 | 203 | 997 | 3 | 1 |
9 | Adrian Peterson | MIN | 4.7 | 208 | 970 | 12 | 1 |
10 | Marshawn Lynch | SEA | 4.2 | 285 | 1,204 | 12 | 3 |
11 | Willis McGahee | DEN | 4.8 | 249 | 1,199 | 4 | 3 |
12 | Ryan Mathews |SD | 4.9 | 222 | 1,091 | 6 | 5 |
13 | Steven Jackson | STL | 4.4 | 260 | 1,145 | 5 | 1 |
14 | Frank Gore | SF | 4.3 | 282 | 1,211 | 8 | 2 |
15 | Beanie Wells | ARI | 4.3 | 245 | 1,047 | 10 | 4 |
16 | Reggie Bush | MIA | 5 | 216 | 1,086 | 6 | 4 |
17 | Cedric Benson | CIN | 3.9 | 273 | 1,067 | 6 | 5 |
18 | DeMarco Murray | DAL | 5.5 | 164 | 897 | 2 | 1 |
19 | Shonn Greene | NYJ | 4.2 |253 | 1,054 | 6 | 1 |
20 | Chris Johnson | TEN | 4 | 262 | 1,047 | 4 | 3 |
21 | Jahvid Best | DET | 4.6 | 84 | 390 | 2 | 0 |
22 | Tim Hightower | WAS | 3.8 | 84 | 321 | 1 | 0 |
23 | Ben Tate | HOU | 5.4 | 175 | 942 | 4 | 4 |
24 | Chris Ivory | NO | 4.7 | 79 | 374 | 1 | 0 |
25 | Rashard Mendenhall | PIT | 4.1 | 228 | 928 | 9 | 1 |
26 | Michael Bush | OAK | 3.8 | 256 | 977 | 7 | 1 |27 | Peyton Hillis | CLE | 3.6 | 161 | 587 | 3 | 1 |
28 | LeGarrette Blount | TB | 4.2 | 184 | 781 | 5 | 3 |
29 | Ahmad Bradshaw | NYG | 3.9 | 171 | 659 | 9 | 0 |
30 | Evan Royster | WAS | 5.9 | 56 | 328 | 0 | 0 |
Para este experimento decidí analizar a los jugadores de la NFL, específicamente a los corredores. Elegí los datos de la temporada más reciente, la 2011. Mi variable dependientefue el Avg que indica el promedio de yardas avanzadas por intento de acarreo. Mis variables independientes son el numero de intentos de acarreos, las yardas avanzadas, los touchdowns y los fumbles que son x1, x2, x3 y x4 respectivamente.
A) Selección de Variables
Regresión paso a paso: Avg vs. Att, Yds, TD, FUM
Alfa a entrar: 0.15 Alfa a retirar: 0.15
La respuesta esAvg en 4 predictores, con N = 30
Paso 1 2
Constante 5.094 4.738
Att -0.0025 -0.0241
Valor T -1.77 -12.38
Valor P 0.087 0.000
Yds 0.00518
Valor T 11.64
Valor P 0.000
S 0.556 0.231
R-cuad. 10.0985.06
R-cuad.(ajustado) 6.88 83.95
Cp de Mallows 125.3 1.2
Conclusión
Y= B0 + B1X1 + B2X2
B) Evaluación de multicolinealidad
La ecuación de regresión es
Avg = 4.73 - 0.0239 Att + 0.00518 Yds - 0.0058 TD + 0.0019 FUM
Predictor Coef Coef. de EE T P VIF
Constante 4.7301 0.1439 32.87 0.000
Att -0.0239480.002071 -11.56 0.000 11.967
Yds 0.0051836 0.0004765 10.88 0.000 12.140
TD -0.00581 0.01602 -0.36 0.720 2.067
FUM 0.00188 0.03651 0.05 0.959 1.629
Conclusión
Existen problemas de multicolinealidad en X1 y X2 ya que los VIF son mayores a 10.
C) Evaluación de puntos distantes
Observaciones poco comunesResiduo
Obs Att Avg Ajuste Ajuste SE Residuo estándar
22 84 3.8000 4.3766 0.1001 -0.5766 -2.65R
30 56 5.9000 5.0892 0.1050 0.8108 3.77R
Conclusión
Tomando en cuenta la escala de -3 a 3, el dato 30 se considera punto distante ya que su di es de 3.77.
D) Evaluación de los supuestos del error
Normalidad Anderson-Darling...
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