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