Relacionar Columnas Regresión lineal multipleVersión en línea Objeto de aprendizaje para evaluar: -Que entiende el papel del análisis de regresión dentro de los diseños experimentales. -Comprende como aplicar las pruebas de hipótesis en la regresión lineal y evaluar la calidad de un modelo. -Diferencía entre regresión lineal simple y múltiple, y aplicar cada una al caso apropiado. Dela fuente: CAPÍTULO 11. Análisis de regresión Gutiérrez, P. H., & Vara, S. R. D. L. (2012). Análisis y diseño de experimentos (3a. ed.). Retrieved from http://ebookcentral.proquest.com Página 299 por Fausto Noé Jiménez 1 Estructura de los datos para la regresión lineal múltiple. 2 Significa que ningún término o variable en el modelo tiene una contribución significativa al explicar la variable de respuesta. 3 Formulación para la suma total de cuadrados. 4 Es la suma de los residuos al cuadrado, y se utiliza para estimar la varianza del error de ajuste de un modelo. 5 Razones por las que las variables X y Y aparecen relacionadas de manera significativa. 6 Modelo de regresión lineal multiple 7 Explica en forma matemática el comportamiento de una variable de respuesta en función de una o más variables independientes. 8 Formulación para la prueba de significancia del modelo de regresión lineal múltiple. 9 Razones por las que las variables X y Y aparecen relacionadas de manera significativa. 10 Es la diferencia entre lo observado y lo estimado o predicho. Sirven para analizar el error de ajuste de un modelo. 11 Implica que por lo menos un término en el modelo contribuye de manera significativa a explicar Y. 12 Procedimiento para estimar los parámetros de un modelo de regresión que minimiza los errores de ajuste del modelo. 13 Modelo de regresión lineal simple Suma de cuadrados del error Resíduos Aceptar H0 Análisis de Regresión Rechazar H0. Método de mínimos cuadrados.
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