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