Matching Pairs Regresión lineal multipleOnline version 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 by Fausto Noé Jiménez 1 Es la suma de los residuos al cuadrado, y se utiliza para estimar la varianza del error de ajuste de un modelo. 2 Formulación para la suma total de cuadrados. 3 Modelo de regresión lineal simple 4 Significa que ningún término o variable en el modelo tiene una contribución significativa al explicar la variable de respuesta. 5 Procedimiento para estimar los parámetros de un modelo de regresión que minimiza los errores de ajuste del modelo. 6 Es la diferencia entre lo observado y lo estimado o predicho. Sirven para analizar el error de ajuste de un modelo. 7 Formulación para la prueba de significancia del modelo de regresión lineal múltiple. 8 Modelo de regresión lineal multiple 9 Estructura de los datos para la regresión lineal múltiple. 10 Razones por las que las variables X y Y aparecen relacionadas de manera significativa. 11 Explica en forma matemática el comportamiento de una variable de respuesta en función de una o más variables independientes. 12 Razones por las que las variables X y Y aparecen relacionadas de manera significativa. 13 Implica que por lo menos un término en el modelo contribuye de manera significativa a explicar Y. Suma de cuadrados del error Aceptar H0 Resíduos Análisis de Regresión Método de mínimos cuadrados. Rechazar H0.
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