Uso de MiniTab para regresión líneal múltiple

Ej. 12.2 (Solución en MiniTab)

REGRESIÓN LINEAL

[pic 1]

*Resolver en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión)

[pic 2][pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

*Resolver en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Predecir > ingresar valores de variables) *Después de haber ajustado el modelo a regresión lineal.

[pic 6][pic 7]

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IDONIEDAD DEL MODELO

[pic 8]

*Resolver en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión)

[pic 9][pic 10]

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[pic 11]

*Dependerá de p value (Sí es ≥.05 es No significativa, Sí es 0.05> y ≥0.01 es Significativa, Sí es <0.01 es Altamente significativa).

*Resolverlo en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión).

[pic 12][pic 13]

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Coeficiente de determinación

[pic 14]

*Resolver en MiniTab ((Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión).

[pic 15][pic 16]

[pic 17]

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Coeficiente de correlación

[pic 18]

*Se obtiene sacando la raíz cuadrada del coeficiente de determinación y redondeando a cuatro decimales.

[pic 19]

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[pic 20]

*En relación al intercepto. *Dependerá de p value (Sí es ≥.05 es No significativa, Sí es 0.05> y ≥0.01 es Significativa, Sí es <0.01 es Altamente significativa).

*Resolverlo en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión).

[pic 21][pic 22]

[pic 23]

*Con relación a la variable X1 (Frecuencia de banda). *Dependerá de p value (Sí es ≥.05 es No significativa, Sí es 0.05> y ≥0.01 es Significativa, Sí es <0.01 es Altamente significativa).

[pic 24][pic 25]

[pic 26]

*Con relación a la variable X1 (Espesor de la película). *Dependerá de p value (Sí es ≥.05 es No significativa, Sí es 0.05> y ≥0.01 es Significativa, Sí es <0.01 es Altamente significativa).

[pic 27][pic 28]

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[pic 29]

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INTERVALOS

[pic 30]

*Resolverlo en MiniTab (Estadísticas > Regresión > Regresión > Ajustar modelo de regresión).

[pic 31][pic 32]

*Existen 3 posibles casos:

1. Si el intervalo va de positivo a positivo la variable Es creciente e Influye en el modelo.
2. Si el intervalo va de negativo a positivo la variable No difiere de cero y No influye en el modelo.
3. Si el intervalo va de negativo a negativo la variable Es decreciente e Influye en el modelo.

*Este análisis se realizará en cada variable.

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