Regresion Lineal De Basquetbolistas

Datos relativos a la “Liga ABC de “baloncesto”
Regresión Lineal Simple (variable 1)
Se desea estudiar si existe alguna relación lineal entre la variable, puntos por partido (PUNTXPART) que es capaz de anotar un jugador de baloncesto respecto a la siguiente variable independiente:
* Los minutos que juega por partido (MIN X PART)

Variables introducidas/eliminadasb |
Modelo | Variablesintroducidas | Variables eliminadas | Método |
1 | minxparta | . | Introducir |
a. Todas las variables solicitadas introducidas.b. Variable dependiente: puntxpar |
Grafico de Dispersión

Con el grafico anterior de dispersión lo que podemos observar es que si presenta un tipo de comportamiento que es positivo es decir entre mayo son los minutos que se juegan por partido los puntos tambiénaumentan.

Resumen del modelo |
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación |
1 | .868a | .754 | .750 | 3.19817235 |
a. Variables predictoras: (Constante), minxpart |
El R cuadrado significa que la variable independiente si explica a la variable dependiente. R cuadrado es superior a .5.

Coeficientesa |
Modelo | Coeficientes no estandarizados |Coeficientes tipificados | t | Sig. |
| B | Error típ. | Beta | | |
1 | (Constante) | -4.833 | 1.167 | | -4.142 | .000 |
| minxpart | .603 | .045 | .868 | 13.551 | .000 |
a. Variable dependiente: puntxpar |

Se puede observar las variables son significativas porque el valor sig se acerca a cero.

Coeficientesa |
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t |Sig. |
| B | Error típ. | Beta | | |
1 | (Constante) | -4.833 | 1.167 | | -4.142 | .000 |
| minxpart | .603 | .045 | .868 | 13.551 | .000 |
a. Variable dependiente: puntxpar |
Ecuacion lineal
PUNTXPART=-4.833+.603MINXPART.
Interpretaciones
En promedio los puntos por partido que un jugador de baloncesto es capaz de anotar cuando los minutos que juega por partido son cero es de-4.833. Ceteris Paribus
Sin embargo como no hay puntos negativos y no es posible anotar puntos sin jugar se puede decir que es irrelevante o en su caso es cero.
En promedio cuando aumenta en un minuto el tiempo que permanece en el campo un jugador de baloncesto los puntos por partido que es capaz de anotar van a aumentar en 0.603. Ceteris Paribus.

Regresión Lineal Simple (variable 2)
Se deseaestudiar si existe alguna relación lineal entre la variable, puntos por partido (PUNTXPART) que es capaz de anotar un jugador de baloncesto respecto a la siguiente variable independiente:
* Balones perdidos por partido (MIN X PART)
*
Variables introducidas/eliminadasb |
Modelo | Variables introducidas | Variables eliminadas | Método |
1 | bpxparta | . | Introducir |
a. Todas lasvariables solicitadas introducidas.b. Variable dependiente: puntxpar |
*
*
Resumen del modelo |
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación |
1 | .714a | .510 | .502 | 4.50934162 |
a. Variables predictoras: (Constante), bpxpart |
*
*
Coeficientesa |
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t | Sig. |
|B | Error típ. | Beta | | |
1 | (Constante) | .875 | 1.287 | | .680 | .499 |
| bpxpart | 6.147 | .777 | .714 | 7.908 | .000 |
a. Variable dependiente: puntxpar |
*

Regresión Lineal Simple (variable 3)
Se desea estudiar si existe alguna relación lineal entre la variable, puntos por partido (PUNTXPART) que es capaz de anotar un jugador de baloncesto respecto a la siguientevariable independiente:
* Altura del jugador (ALTURA)

Variables introducidas/eliminadasb |
Modelo | Variables introducidas | Variables eliminadas | Método |
1 | alturaa | . | Introducir |
a. Todas las variables solicitadas introducidas.b. Variable dependiente: puntxpar |

Resumen del modelo |
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación |
1 | .264a...