Regresión Múltiple - VENTAS UNITARIAS

Regresión Múltiple - VENTAS UNITARIAS

Variable dependiente: VENTAS UNITARIAS (Y)

Variables independientes:

TAMAÑO DEL ANUNCIO (X2)

Error Estadístico

Parámetro Estimación Estándar T Valor-P

CONSTANTE 532.434 132.972 4.00412 0.0008

TAMAÑO DEL ANUNCIO -3.23497 31.2982 -0.103359 0.9188

Análisis de Varianza

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P

Modelo 1140.17 1 1140.17 0.01 0.9188

Residuo 1.92105E6 18 106725.

Total (Corr.) 1.92219E6 19

R-cuadrada = 0.0593158 porciento

R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 0 porciento

Error estándar del est. = 326.688

Error absoluto medio = 234.685

Estadístico Durbin-Watson = 2.77916 (P=0.9603)

Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0.404014

El StatAdvisor

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entre VENTAS UNITARIAS y 1 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es

VENTAS UNITARIAS = 532.434 - 3.23497*TAMAÑO DEL ANUNCIO

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es mayor o igual que 0.05, no existe una relación estadísticamente significativa entre las variables con un nivel de confianza del 95.0%.

El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo así ajustado explica 0.0593158% de la variabilidad en VENTAS UNITARIAS. El estadístico R-Cuadrada ajustada, que es más apropiada para comparar modelos con diferente número de variables independientes, es 0.0%. El error estándar del estimado muestra que la desviación estándar de los residuos es 326.688. Este valor puede usarse para construir límites para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Reportes del menú de texto. El error absoluto medio (MAE) de 234.685 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0.05, no hay indicación de una autocorrelación serial en los residuos con un nivel de confianza del 95.0%.

Para determinar si el modelo puede simplificarse, note que el valor-P más alto de las variables independientes es 0.9188, que corresponde a TAMAÑO DEL ANUNCIO. Puesto que el valor-P es mayor o igual que 0.05, ese término no es estadísticamente significativo con un nivel de confianza del 95.0% ó mayor. Consecuentemente, debería considerarse eliminar TAMAÑO DEL ANUNCIO del modelo.

Intervalos de confianza del 95.0% para las estimaciones de los coeficientes

Error

Parámetro Estimación Estándar Límite Inferior Límite Superior

CONSTANTE 532.434 132.972 253.071 811.798

TAMAÑO DEL ANUNCI -3.23497 31.2982 -68.9903 62.5203

El StatAdvisor

Esta tabla muestra intervalos de confianza del 95.0% para los coeficientes en el modelo. Los intervalos de confianza muestran con qué precisión pueden estimarse los coeficientes dados la cantidad de datos disponibles, y el nivel de ruido que está presente.

Matriz de Correlación para las estimaciones de los coeficientes

CONSTANTE TAMAÑO DEL ANUNCIO

CONSTANTE 1.0000 -0.8356

TAMAÑO DEL ANUNCIO -0.8356 1.0000

El StatAdvisor

Esta tabla muestra las correlaciones estimadas entre los coeficientes en el modelo ajustado. Estas correlaciones pueden usarse para detectar la presencia de de multicolinearidad severa, es decir, correlación entre las variables predictoras. En este caso, no hay correlaciones con valores absolutos mayores que 0.5 (sin incluir el término constante).

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