ejercicio

Problema
Encontrar un modelo, válido estadísticamente, de regresión lineal (ecuación y valor de los coeficientes de regresión) entre la variable dependiente (respuesta) y las variablesindependientes (predictoras)
Respuesta Riesgo de infarto cardíaco
Predictores posibles: edad, presión sanguínea, fumador
Considere los siguientes datos:

Riesgo
Edad
Presión
Fumador
12
57
152
0
2467
163
0
13
58
155
0
56
86
177
1
28
59
196
0
51
76
189
1
18
56
155
1
31
78
120
0
37
80
135
1
15
78
98
0
22
71
152
0
36
70
173
1
15
67
135
1
48
77
2091
15
60
199
0
36
82
119
1


Gráfica 1



Gráfica 2


Analysis of Variance

Source DF SS MS F P
Regression 3 2760.96 920.32 36.21 0.000Residual Error 12 304.97 25.41
Total 15 3065.94

The regression equation is
Riesgo = - 92.7 + 1.13 Edad + 0.249 Presión + 6.06 Fumador


Predictor Coef SE Coef TP VIF
Constant -92.73 14.38 -6.45 0.000
Edad 1.1266 0.1564 7.20 0.000 1.407
Presión 0.24856 0.04433 5.61 0.000 1.161
Fumador 6.059 2.900 2.09 0.0591.323


S = 5.04129 R-Sq = 90.1% R-Sq(adj) = 87.6%

Para generar resultados.
Entrar a MNITAB
STAT
Regresión
Regresión
Señalar en la ventana, la columna correspondiente a la respuesta(Riesgo)
Señalar las columnas correspondientes a los predoctores
Señalar en “graphics”, “Residuals vs fits” (gráfica 1) y “Normal plot of residuals” (gráfica 2), OK
En “Options”, señalar “Varianceinflation factor” VIF, OK
OK
Análisis:
El valor P en la prueba de Analices of Variance es cero. Esto es, al menos uno de los coeficientes es predictor.
En la siguiente tabla, el valor p para:
Laconstante es cero
La edad es cero con VIF 1.4
La presión es cero con VIF de 1.16
Fumador es 0.059 con VIF 1.32
Esto es, los primeros tres son predictores ya que se rechaza la nula de que son cero. El...