FORMULARIO Regresión Lineal Simple

FORMULARIO

FORMULARIO

Contenido

Regresión Lineal Simple        

Represión No lineal (Polinomial Cuadrática)        

Represión No lineal (Polinomial Cubica)        

Diseño de Experimentos de Un Factor.        

Método Tukey para identificar   significativamente diferente        [pic 1]

Diseño de Experimentos de Dos Factor.        

Método Tukey para identificar   significativamente diferente        [pic 2]

Diseño de Experimentos de Tres Factores.        

Método Tukey para identificar   significativamente diferente        [pic 3]

Intervalo de confianza        

Intervalo para un factor.        

Intervalo para dos factores        

Intervalo para tres factores.        

Clasificación de los métodos de pronósticos        

Métodos de Suavización.        

Promedios móviles:        

Promedios móviles ponderados.        

Suavización Exponencial        

Tendencias y Estacionales        

El modelo Multiplicativo        

Regresión Lineal Simple

Variable Aleatoria Independiente

[pic 4]

Variable Aleatoria Dependiente

[pic 5]

Regresión Real

[pic 6]

Ecuación de Estimación

[pic 7]

Ecuaciones Normalizadas

[pic 8]

[pic 9]

Método de suma de cuadrados

[pic 10]

[pic 11]

[pic 12]

[pic 13]

[pic 14]

[pic 15]

Coeficiente de Determinación

[pic 16]

Coeficiente de Determinación ajustado

[pic 17]

Coeficiente de correlación

[pic 18]

Coeficiente de determinación.

[pic 19] 

Hipótesis

Hipótesis Nula

[pic 20]

Hipótesis Alternativa

[pic 21]

SUMAS DE CUADRADOS

[pic 22]

[pic 23]

[pic 24]

[pic 25]

ANOVA

Criterio de Rechazo

Rechazar     si:[pic 26]

  ó  Área a comparar <α[pic 27]

Represión No lineal (Polinomial Cuadrática)

Variable Aleatoria Independiente

[pic 28]

Variable Aleatoria Dependiente

[pic 29]

Regresión Cuadrática

[pic 30]

Ecuación de Estimación

[pic 31]

Grado del polinomio

[pic 32]

Ecuaciones Normalizadas

[pic 33]

[pic 34]

[pic 35]

Hipótesis

Hipótesis Nula

[pic 36]

Hipótesis Alternativa

[pic 37]

SUMAS DE CUADRADOS

[pic 38]

[pic 39]

[pic 40]

[pic 41]

Criterio de Rechazo

Rechazar     si:[pic 42]

  ó  Área a comparar <α[pic 43]

Represión No lineal (Polinomial Cubica)

Variable Aleatoria Independiente

[pic 44]

Variable Aleatoria Dependiente

[pic 45]

Regresión Cubica

[pic 46]

Ecuación de Estimación

[pic 47]

Grado del polinomio

[pic 48]

Ecuaciones Normalizadas

[pic 49]

[pic 50]

[pic 51]

[pic 52]

Hipótesis

Hipótesis Nula

[pic 53]

Hipótesis Alternativa

[pic 54]

SUMA DE CUADRADOS

[pic 55]

[pic 56]

[pic 57]

[pic 58]

[pic 59]

Criterio de Rechazo

Rechazar     si:[pic 60]

  ó  Área a comparar <α[pic 61]

Diseño de Experimentos de Un Factor.

Variables

[pic 62]

[pic 63]

                                [pic 64]

Hipótesis Nula

[pic 65]

Hipótesis Alternativa

[pic 66]

Media de las Medias

[pic 67]

Media de Cada Tratamiento

[pic 68]

Suma de cuadrados Totales

[pic 69]

Suma de Cuadrados de los Tratamientos

[pic 70]

Suma de Cuadrados de los Errores

[pic 71]

ANOVA

Criterio de Rechazo

Rechazar     si:[pic 82]

[pic 83]

Método Tukey para identificar   significativamente diferente [pic 84]

(Ver Nota)

Paso 1

Seleccione    y encuentre   en la tabla de rango estudentizado[pic 85][pic 86]

Paso 2

Determine   [pic 87]

Paso 3

Haga una lista de medias muestrales en orden creciente del valor de esta y subraye los pares  que difieran en menos de    . Cualquier par de medias muestrales no subrayadas por la misma línea corresponde a un par de medias de tratamiento o población juzgada significativamente diferente.[pic 88]

...