Analsis de Regresion Multiple (2)

7/23/2019 Analsis de Regresion Multiple (2)

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EJERCICIOS DE REGRESIN MULTIPLE (Estadstica)

CASO 6En el bisbol, el xito de un equipo se suele considerar en funcin deldesempeo en bateo y en lanzamiento del equipo. Una medida deldesempeo en el bateo es la cantidad de cuadrangulares que anota elequipo y una medida del desempeo en lanzamiento es el promediode carreras ganadas por el equipo que lanza. En general, se cree quelos equipos que anotan ms cuadrangulares (ome run! y tienen unpromedio menor de carreras ganadas ganan un mayor porcenta"e de"uegos. #os datos siguientes pertenecen a $% equipos queparticiparon en la temporada de la #iga &ayor de 'isbol de ))*+ seda la proporcin de "uegos ganados, la cantidad de cuadrangulares

del equipo (-, por sus siglas en ingls! y el promedio de carrerasganadas (E-, por sus siglas en ingls! (///.usatoday.com, $0 deenero de ))1!.

a. 2btenga la ecuacin de regresin estimada para predecir laproporcin de "uegos ganados en funcin de la cantidad decuadrangulares.

b. 2btenga la ecuacin de regresin estimada para predecir laproporcin de "uegos ganados en funcin del promedio decarreras ganadas por los miembros del equipo que lanza.

c. 2btenga la ecuacin de regresin estimada para predecir laproporcin de "uegos ganados en funcin de la cantidad decuadrangulares y del promedio de carreras ganadas por losmiembros del equipo que lanza.

d. En la temporada de ))*, 3an 4iego gan slo el *5.67 de sus"uegos, siendo el ms ba"o de la liga nacional. 8ara me"orarpara el ao siguiente, el equipo trat de adquirir nue9os"ugadores que icieran que la cantidad de cuadrangularesaumentara a $:) y que el promedio de carreras ganadas por elequipo que lanza disminuyera a 1.). Use la ecuacin de

regresin estimada obtenida en el inciso para estimar elporcenta"e de "uegos que ganar;a 3an 4iego si tu9iera $:)cuadrangulares y su promedio de carreras ganadas fuera 1.).

Soluci! "#"$cicio 6a% O&t"!'a la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada a$a

$"d"ci$ la $oo$ci! d" #u"'os 'a!ados "! *u!ci! d"la ca!tidad d" cuad$a!'ula$"s%

+% LA RELACIN ESPERADA(TERICA) -


2/38

3eg>n lo esperado podemos obser9ar la proporcin de ganados tieneuna relacin directa con respecto a -, 9er el siguiente diagrama

-% CORRELACIN

)= =0; $= 0

3eg>n lo obser9ado en la siguiente tabla.

Correlaciones

Proporcin de

ganados HR

Proporcin de ganados Correlacin de Pearson 1 ,391

Sig. (bilateral) ,134

N 16 16

HR Correlacin de Pearson ,391 1

Sig. (bilateral) ,134

N 16 16

?on un p


3/38

3igni@cati9amente ba"a entre la - con la proporcin de ganados.

6. COE.ICIENTE DE DETERMINACIN AJUSTADO

rad"A).)5*+ el - explica en 5.*) 7 a la estimacin de la proporcinde ganados y no es explicado en 5$.))7

Resumen del modelo

odelo R R c!adrado

R c!adrado

a"!stado

#rror est$ndar

de la esti%acin

1 ,391a ,1&3 ,'93 ,'66663

a. Predictores (Constante), HR

6% PRUE0A DE 1ALIDE2 DEL MODELO

)= =0 = la correlacin no es signi@cati9a

a= 0 = la correlacin es signi@cati9a

ANOVAa

odelo

S!%a de

c!adrados gl

edia

c!adr$tica Sig.

1 Regresin ,'11 1 ,'11 *,&3* ,134b

Resid!o ,'6* 14 ,''4

+otal ,'3 1&

a. -ariable dependiente Proporcion de ganados

b. Predictores (Constante), HR

o ?on 67 de n.s, se acepta o. El modelo es B2 signi@cati9o

3% EL MODELO

Ho: i=0 ; Ha:

i0

Coeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

estandari/ad

os

t Sig.

9&.'0 interalo de

conian/a para 2

2

#rror

est$ndar 2eta

%ite

inerior

%ite

s!perior

1 (Constante

)

,3&4 ,'96 3,691 ,''* ,145 ,&6'


4/38

HR ,''1 ,''1 ,391 1,&91 ,134 ,''' ,''*


8roporcin de ganadosA).*61C).))$D-

&% O&t"!'a la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada a$a$"d"ci$ la $oo$ci! d" #u"'os 'a!ados "! *u!ci! d"l$o"dio d" ca$$"$as 'a!adas o$ los i"&$os d"l"4uio 4u" la!5a%

+% LA RELACIN ESPERADA(TERICA)

E- 8roporcin de ganados= relacin in9ersa

,% DIAGRAMA DE DISPERSIN

3eg>n lo esperado podemos obser9ar que la proporcin de ganadoscon respecto a E- presentan una relacin in9ersa, 9er el siguientediagrama

-% CORRELACIN

)= =0; $=

0


Correlaciones

Proporcion de

ganados #R


5/38

Proporcion de ganados Correlacin de Pearson 1 7,'988

Sig. (bilateral) ,''*

N 16 16

#R Correlacin de Pearson 7,'988 1

Sig. (bilateral) ,''*

N 16 16

88. a correlacin es signiicatia en el niel ','1 (* colas).

#a proporcin de ganados con E- si presenta relacinsigni@cati9a al 67 de

% EL E.ICIENTE DE CORRELACIN/

rA).0)5, existe un correlacin alta signi@cati9a entre E- con laproporcin de ganados.7% COE.ICIENTE DE DETERMINACIN AJUSTADO

rad"A).1%0+ E- explica en 1%,0 7 a la estimacin de la proporcinde ganados y no es explicado en 6*.*7

Resumen del modelo

odelo R R c!adrado

R c!adrado

a"!stado

#rror est$ndar

de la esti%acin

1 ,'9a ,&'3 ,46 ,'&1'*

a. Predictores (Constante), #R




ANOVA

a

odelo

S!%a de

c!adrados gl

edia

c!adr$tica Sig.

1 Regresin ,'3 1 ,'3 14,16 ,''*b

Resid!o ,'3 14 ,''3

+otal ,'3 1&


b. Predictores (Constante), #R

o ?on 67 de n.s, se recaza o. El modelo es signi@cati9o


6/38

7. EL MODELO 8E1ALUACION DE LOS PAR9METROS.

Ho: i=0 ; Ha:

i0

Coeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

estandari/ad

os

t Sig.

9&.'0 interalo de conian/a

para 2

2

#rror

est$ndar 2eta

%ite

inerior

%ite

s!perior

1 (Constante

)

,56& ,'9 5,9&1 ,''' ,6&5 1,'*

#R 7,'54 ,'** 7,'9 73,64 ,''* 7,131 7,'36


8roporcin de ganadosA).:%6


7/38

3eg>n lo esperado podemos obser9ar que la proporcin de ganadoscon respecto a E- presentan una relacin in9ersa, 9er el siguientediagrama

-% CORRELACIN

)= =0; $=

0


Correlaciones

Proporcin de

ganados HR #R


8/38

Proporcin de ganados Correlacin de Pearson 1 ,391 7,'988

Sig. (bilateral) ,134 ,''*

N 16 16 16

HR Correlacin de Pearson ,391 1 ,*6'

Sig. (bilateral) ,134 ,331

N 16 16 16

#R Correlacin de Pearson 7,'988 ,*6' 1

Sig. (bilateral) ,''* ,331

N 16 16 16

88. a correlacin es signiicatia en el niel ','1 (* colas).

o #a proporcin de ganados con E- si presenta relacinsigni@cati9a al 67 de n.s.

o #a proporcin de ganados con - no presenta relacin designi@cati9a.

1. EL E.ICIENTE DE CORRELACIN

rA).5%, existe un correlacin alta signi@cati9a entre la - y era conla proporcin de ganados.

6. COE.ICIENTE DE DETERMINACIN AJUSTADO

rad"A).:*0+ E- y - explica en :*,0 7 a la estimacin de laproporcin de ganados y no es explicado en $%.*7

Resumen del modelo

odelo R R c!adrado

R c!adrado

a"!stado

#rror est$ndar

de la esti%acin

1 ,9*6a ,5&5 ,53 ,'*5*95

a. Predictores (Constante), #R, HR




ANOVAa

odelo

S!%a de

c!adrados gl

edia

c!adr$tica Sig.

1 Regresin ,'63 * ,'3* 39,34 ,'''b

Resid!o ,'1' 13 ,''1

+otal ,'3 1&


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b. Predictores (Constante), #R, HR

o ?on 67 de n.s, se recaza o. El modelo es signi@cati9o

7. EL MODELO 8E1ALUACION DE LOS PAR9METROS%Ho:

i=0 ; Ha: i0

Coeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

estandari/ado

s

t Sig.

9&.'0 interalo de conian/a

para 2

2

#rror

est$ndar 2eta %ite inerior

%ite

s!perior

1 (Constante) ,'9 ,'6' 11,5'5 ,''' ,&9 ,539

HR ,''1 ,''' ,61 &,1' ,''' ,''1 ,''*

#R 7,1'3 ,'13 7,5' 75,'43 ,''' 7,13' 7,'&


8roporcin de ganadosA ).0)5C).))$D-

d" sus #u"'os< si"!do "l ?s &a#o d" la li'a !acio!al%Pa$a "#o$a$ a$a "l a@o si'ui"!t"< "l "4uio t$at d"

ad4ui$i$ !u"os #u'ado$"s 4u" Bici"$a! 4u" la ca!tidadd" cuad$a!'ula$"s au"!ta$a a +; : 4u" "l $o"diod" ca$$"$as 'a!adas o$ "l "4uio 4u" la!5adisi!u:"$a a %;% Us" la "cuaci! d" $"'$"si!"stiada o&t"!ida "! "l i!ciso a$a "stia$ "lo$c"!ta#" d" #u"'os 4u" 'a!a$a Sa! Di"'o si tui"$a+; cuad$a!'ula$"s : su $o"dio d" ca$$"$as 'a!adas*u"$a %;%

8roporcin de ganadosA ).0)5C).))$D-


10/38

que $ denota un confort m;nimo y 6 un confort excelente. (2utside 'uyerFsGuide, ))$!.

Soluci! "#"$cicio 3

a% O&t"!'a la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada 4u" "$ita$"d"ci$ "l $"cio d" u!a ocBila< dada su caacidad : la"aluaci! d" su co!*o$t%

+% LA RELACIN ESPERADA (TERICA)

o ?apacidad precio= -elacin directao ?onfort precio= -elacin directao ?apacidad confort= Bo ay relacin

,% DIAGRAMAS DE DISPERSIN/

o ?apacidad precio= ?ontra lo esperado podemos obser9ar quelos datos no presentan relacin alguna, 9er el siguientediagrama=


11/38

o ?onfort precio= 3eg>n lo esperado podemos obser9ar que losdatos presentan relacin directa, con algunos puntos dispersos,9er el siguiente diagrama=

o ?apacidad confort= ?ontra lo esperado podemos obser9ar quelos datos presentan relacin directa, con algunos puntosdispersos, 9er el siguiente diagrama=


12/38

-% CORRELACIN PRUE0A DE IPTESIS ENTRE1ARIA0LES

o o= A)= la correlacin no es signi@cati9ao a= H)= la correlacin es signi@cati9ao 3eg>n lo obser9ado en la siguiente tabla=

#a capacidad no tiene relacin signi@cati9a con el confort.El confort y el precio si presentan correlacin signi@cati9a al 67de n.s.

#a capacidad y el confort no tienen una relacin signi@cati9a.

% COE.ICIENTE DE CORRELACIN RF;%=+,


13/38

Existe una correlacin alta signi@cati9a entre el confort y la capacidadcon el precio.

7% COE.ICIENTE DE DETERMINACIN AJUSTADO/R,ADJF;%3

El confort y la capacidad explican en 0:.17 a la estimacin del costo,y no es explicado en $.%7

6% PRUE0A DE 1ALIDE2 DEL MODELO/

o= El modelo no es signi@cati9oa= El modelo es signi@cati9o.

?omo p


14/38

Existe una correlacin alta signi@cati9a entre el confort con el precio.

=% COE.ICIENTE DE DETERMINACIN AJUSTADO NUE1O/R,ADJF;%3,+

El confort explica en 0.$7 a la estimacin del precio, y no esexplicado en 0.57

+;% PRUE0A DE 1ALIDE2 DEL MODELO/

o= El modelo no es signi@cati9oa= El modelo es signi@cati9o.

?omo p


15/38

8recio de la mocila A


16/38

E#"$cicio En la siguiente tabla se da el rendimiento anual, la e9aluacin de laseguridad ()Ade alto riesgo, $) segura! y el coe@ciente de gastos anualesde ) fondos extran"eros (&utual Iunds, marzo del )))!.

a% O&t"!'a la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada 4u"$"lacio!a "l $"!dii"!to a!ual co! la "aluaci! d" las"'u$idad : co! "l co"ci"!t" d" 'astos a!ual"s%

+% RELACIN ESPERADA (t"$ica)/

o -endimiento anual 9s. E9aluacin de seguridad= relacin inversa.o -endimiento 9s. coe@ciente de gastos anuales= relacin directa.o E9aluacin de seguridad 9s. coe@ciente de gastos anuales= no hay

relacin.,% DIAGRAMA DE DISPERSIN/ -endimiento 9s Iactor de seguridad= como se puede obser9ar,

no ay relacin entre estas 9ariables.


17/38

% %. %.1 %.% %.: 0 0. 0.1 0.% 0.:)

)

1)

%)

:)

$))

$)

$1)

4iagrama de dispersin $

Iactor de 3eguridad

-endimiento nual

o -endimiento 9s coe@ciente de gasto= como se puede obser9ar,

no ay relacin entre estas 9ariables.

).: $ $. $.1 $.% $.: . .1)

)

1)%)

:)

$))

$)

$1)

4iagrama de dispersin

?oe@ciente de gastos anuales

-endimiento nual

o

?oe@ciente de gasto 9s Iactor de seguridad= como se puedeobser9ar, no ay relacin entre estas 9ariables.


18/38

% %. %.1 %.% %.: 0 0. 0.1 0.% 0.:)

).6

$

$.6

.6

4iagrama de dispersin *

Iactor de seguridad

?oe@ciente de 9ariacin

-% CORRELACIN/

o Ho :p=0 : lacorrelacionnoes significativa

o Ha :p 0: la correlacion es significativa

Segunloobservado enla siguientetabla =

Correlaciones

S C# R#N:

S

Correlacin de Pearson 1 7,&138 7,6&988

Sig. (bilateral) ,'*1 ,''*

N *' *' *'

C#

Correlacin de Pearson 7,&138 1 ,66588

Sig. (bilateral) ,'*1 ,''1

N *' *' *'

R#N:

Correlacin de Pearson 7,6&988 ,66588 1

Sig. (bilateral) ,''* ,''1

N *' *' *'

8. a correlacin es signiicante al niel ','& (bilateral).


19/38

88. a correlacin es signiicatia al niel ','1 (bilateral).

o El factor de seguridad no tiene relacin de signi@cancia con elcoe@ciente anual. ?on el rendimiento anual presenta correlacinsigni@cati9a del 67.

o El coe@ciente anual tiene correlacin de signi@cancia al 67 de n.s conel rendimiento anual.

% COE.ICIENTE DE CORRELACIN/ $F;


20/38

o Ha :B

10

o 8ara Ho:B1=0 + Ha :B10 , El factor de seguridad si contribuye

signi@cati9amente para estimar los rendimiento anuales.

o 8ara Ho:B2=0 K Ha:B20 < El coe@ciente anual si contribuye

signi@cati9amente para estimar los rendimiento anuales.Rendimiento=b

0+b

1FS+b

2Coeficiente anual

Rendimiento=247.35832.845FS+34.589Coeficienteanual

c% Esti" "l $"!dii"!to a!ual d" u!a "$"sa cu:a"aluaci! d" s"'u$idad "s d" 3%7 : "l co"ci"!t" d"'astos a!ual"s "s ,%

Rendimiento=247.35832.845FS+34.589Coeficienteanual

-endimientoA10.*6:


21/38

Iabricante y &odelo &anga 8Melocidad&xima

?alabria ?al ir 8or M


22/38

o 1"locidad M?ia/ 3eg>n lo esperado podemos obser9arque los datos no tienen comportamiento directo, sino que estosno presentan relacin, 9er el siguiente diagrama=

o Ma!'a / 3eg>n lo esperado podemos obser9ar que losdatos no poseen ninguna relacin, 9er el siguiente diagrama=


23/38

-% CORRELACIN 8 PRUE0A DE IPTESIS ENTRE1ARIA0LES

Ho:p=0 : lacorrelacion noes significativa

Ho:p 0: la correlaciones significativa

Segunloobservado enla siguientetabla

Correlaciones

anga Hp -elocidad;a


24/38

% COE.ICIENTE DE CORRELACIN/ r=0.773 anen seis reas, empleando para cada rea una escala de ) a 6. #os resultadosse ponderan para obtener una e9aluacin general y a cada corredor se leasigna una e9aluacin @nal que 9a de cero a cinco estrellas. Nres de lasreas e9aluadas son e"ecucin de la operacin, facilidad de uso y gama deofertas. Un 6 en e"ecucin de la operacin signi@ca que la llegada del pedidoy el proceso de e"ecucin Suyeron con facilidad de un paso a otro. Enfacilidad de uso, 6 signi@ca que el sitio es de fcil uso y que se puedea"ustar para 9er lo que le interesa al usuario 9er. Un 6 en gama de ofertassigni@ca que todas las transacciones pueden realizarse en l;nea. En losdatos siguientes se presentan las puntuaciones obtenidas en e"ecucin de laoperacin, facilidad de uso y gama de ofertas y el n>mero de estrellasobtenidas por los integrantes de una muestra de $) corredores de bolsa('arronFs, $) de marzo de ))*!.

Co$$"do$ E#"cuci! d" lao"$aci!

Uso Gaa Est$"llas

all St% Acc"ss *.0 1.6 1.: 1.)EHT$ad" (Po"$) *.1 *.) 1. *.6

EHT$ad"(Sta!da$d)

.6 1.) 1.) *.6

P$"*"$$"d T$ad" 1.: *.0 *.1 *.6

: T$ac 1.) *.6 *. *.6

TD at"$Bous" *.) *.) 1.% *.60$o! Co% .0 .6 *.* *.)


26/38

0$o"$a'"A"$ica

$.0 *.6 *.$ *.)

M"$$ill L:!cBDi$"ct

. .0 *.) .6

St$o!' .u!ds $.1 *.% .6 .)

a. 4etermine la ecuacin de regresin estimada que se puede usar parapredecir el n>mero de estrellas dadas las e9aluaciones a e"ecucin, facilidadde uso y gama de ofertas.

b. Emplee la prueba I para determinar la signi@cancia global de la relacin.Empleando como ni9el de signi@cancia ).56, Tcul es la conclusin

c. Emplee la prueba t para determinar la signi@cancia de cada una de las9ariables independientes. Empleando como ni9el de signi@cancia ).)6, Tcules la conclusin

d. Elimine cualquiera de las 9ariables independientes que no sea signi@cati9apara la ecuacin de regresin estimada. T?ul es la ecuacin de regresinestimada que recomienda ?ompare - con el 9alor de - para el inciso a!.nalice las diferencias.

Soluci! "#"$cicio ,7

+% LA RELACIN ESPERADA (TERICA)o E"ecucin de la operacin < Estrellas= -elacin 4irectao Uso < Estrellas= -elacin 4irectao Gama < Estrellas= -elacin 4irectao E"ecucin de la operacin Uso= -elacin 4irectao E"ecucin de la operacin Gama= -elacin 4irectao Uso Gama = -elacin 4irecta


27/38

,% DIAGRAMA DE DISPERSIN

o 3eg>n lo esperado podemos obser9ar que los datos si tienencomportamiento directo entre la Gama, Uso y la e"ecucin de laoperacin con las estrellas.

o Nambin se obser9a que el uso no tiene relacin con la e"ecucin dela operacin.

o dems, la gama con el uso tampoco presentan relacin.o s; mismo, la gama con la e"ecucin de la operacin no tienen

relacin aparente.

-% CORRELACIN/ PRUE0A DE IPTESISo/ F;/ La co$$"laci! !o "s si'!icatia

a/ Q;/ La co$$"laci! "s si'!icatia

Correlaciones

#"ec!cin de la

operacin

=so >a%a #strellas

#"ec!cin de la operacin Correlacin de Pearson 1 ,**9 ,434 ,468


28/38

Sig. (bilateral) ,&*4 ,*1' ,'13

N 1' 1' 1' 1'

=so

Correlacin de Pearson ,**9 1 ,3'1 ,4*'

Sig. (bilateral) ,&*4 ,39 ,**

N 1' 1' 1' 1'

>a%a

Correlacin de Pearson ,434 ,3'1 1 ,5*88

Sig. (bilateral) ,*1' ,39 ,''3

N 1' 1' 1' 1'

#strellas

Correlacin de Pearson ,468 ,4*' ,5*88 1

Sig. (bilateral) ,'13 ,** ,''3

N 1' 1' 1' 1'

8. a correlacin es signiicante al niel ','& (bilateral).

88. a correlacin es signiicatia al niel ','1 (bilateral).

o #as estrellas presentan correlacin signi@cati9a al 67 de ni9elde signi@cancia con la e"ecucin y la gama, mientras que con eluso no presenta relacin signi@cati9a.

o Entre la e"ecucin de la operacina%a, =so, #"ec!cin de la

operacin

7% COE.ICIENTE DE CORRELACIN AJUSTADO

R2

ad" A ).::, la e"ecucin de la operacin, uso y la gama

explican en :.:7 a la estimacin de las estrellas, y no es explicado en$0.7

.


o= A)= el modelo no es signi@cati9o

a= H)= #a correlacin es signi@cati9a

ANOVAa

odelo S!%a de

c!adrados

gl edia

c!adr$tica

Sig.


29/38

1

Regresin *4,&41 3 91,&14 1&,45& ,''3b

Resid!al 3&,4&9 6 &,91'

+otal 31',''' 9

a. -ariable dependiente #strellas

b. -ariables predictoras (Constante), >a%a, =so, #"ec!cin de la operacin

S" $u"&a 4u" "l od"lo "s si'!icatio%

3% EL MODELO 8 E1ALUACIN DE LOS PAR9METROSo= i A)= El modelo no es signi@cati9oa= iH)= El modela es signi@cati9o

Coeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

tipiicadost Sig.

?nteralo de conian/a de

9&,'0 para 2

2 #rror tp. 2eta%ite

inerior

%ite

s!perior

1

(Constante) 3,4&1 &,3' ,6&' ,&4' 79,&34 16,436

#"ec!cin de la

operacin,*&& ,'56 ,46' *,95 ,'*& ,'4& ,464

=so ,13* ,14' ,135 ,944 ,35* 7,*11 ,46

>a%a ,4&9 ,1*3 ,&56 3,** ,'1' ,1& ,6'


o 8ara o= $ A)+ a= $ H), #a e"ecucin de la operacin si

contribuye signi@cati9amente para estimar las estrellas del modelo.o 8ara o= A)+ a= H), el uso B2 contribuye signi@cati9amente

para estimar las estrellas del modelo.o 8ara o= * A)+ a= *H), el uso si contribuye signi@cati9amente

para estimar las estrellas del modelo.El od"lo "s/

Estrellas=3.415+0.255eecuci!n+0.132"so+0.459#ama

COE.ICIENTE DE CORRELACIN-A ).5*, Existe una correlacin alta signi@cati9a entre la e"ecucin

de la operacin, uso y la gama.

Resumen del modelo

odelo R R c!adrado R c!adrado

corregida

#rror tp. de la

esti%acin


30/38

1 ,93*a ,569 ,531 *,41156

a. -ariables predictoras (Constante), >a%a, #"ec!cin de la operacin

COE.ICIENTE DE CORRELACIN AJUSTADO

R2

ad" A ).:*$, la e"ecucin de la operacin, uso y la gama explican en

:*.7 a la estimacin de las estrellas, y no es explicado en $%.:7.

PRUE0A DE 1ALIDE2 DEL MODELOo= A)= el modelo no es signi@cati9oa= H)= #a correlacin es signi@cati9a

ANOVAa

odelo S!%a de

c!adrados

gl edia

c!adr$tica

Sig.

1

Regresin *69,*51 * 134,64' *3,146 ,''1b

Resid!al 4',19 &,51

+otal 31',''' 9


b. -ariables predictoras (Constante), >a%a, #"ec!cin de la operacin

S" $u"&a 4u" "l od"lo "s si'!icatio%

EL MODELO 8 E1ALUACIN DE LOS PAR9METROS

o= i A)= El modelo no es signi@cati9oa= iH)= El modela es signi@cati9o

Coeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

tipiicadost Sig.


9&,'0 para 2


inerior

%ite

s!perior

1

(Constante) 6,15 3,959 1,654 ,136 7*,1& 16,1&1

#"ec!cin de laoperacin

,*64 ,'54 ,46 3,131 ,'1 ,'6& ,463

>a%a ,45& ,119 ,6*1 4,'5' ,''& ,*'4 ,6


o 8ara o= $ A)+ a= $H), #a e"ecucin de la operacin si contribuyesigni@cati9amente para estimar las estrellas del modelo.

o 8ara o= * A)+ a= *H), el uso si contribuye signi@cati9amente paraestimar las estrellas del modelo.El od"lo "s/

Estrellas=6.718+0.264eecuci!n+0.485#am


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RESULTADOSa% D"t"$i!" la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada 4u" s"

u"d" usa$ a$a $"d"ci$ "l !"$o d" "st$"llas dadaslas "aluacio!"s a "#"cuci!< *acilidad d" uso : 'aa d"o*"$tas%

Estrellas=3.415+0.255eecuc i!n+0.132"so+0.459#ama

&% El"" la $u"&a . a$a d"t"$i!a$ la si'!ica!cia'lo&al d" la $"laci!% El"a!do coo !i"l d"si'!ica!cia ;%=7< cu?l "s la co!clusi!

Utilizando la prueba I en el nlisis $=

o= A)= el modelo no es signi@cati9oa= H)= #a correlacin es signi@cati9a

ANOVAa

odelo S!%a de

c!adrados

gl edia

c!adr$tica

Sig.

1

Regresin *4,&41 3 91,&14 1&,45& ,''3b

Resid!al 3&,4&9 6 &,91'

+otal 31',''' 9


b. -ariables predictoras (Constante), >a%a, =so, #"ec!cin de la operacin

3e obtiene para IA$6.1:6, y un p


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c% El"" la $u"&a t a$a d"t"$i!a$ la si'!ica!cia d"cada u!a d" las a$ia&l"s i!d""!di"!t"s% El"a!docoo !i"l d" si'!ica!cia ;%;7< cu?l "s la co!clusi!

o= i A)= El modelo no es signi@cati9o

a= iH)= El modela es signi@cati9oCoeficientesa

odelo

Coeicientes no

estandari/ados

Coeicientes

tipiicadost Sig.


9&,'0 para 2


inerior

%ite

s!perior

1

(Constante) 3,4&1 &,3' ,6&' ,&4' 79,&34 16,436

#"ec!cin de la

operacin,*&& ,'56 ,46' *,95 ,'*& ,'4& ,464

=so ,13* ,14' ,135 ,944 ,35* 7,*11 ,46

>a%a ,4&9 ,1*3 ,&56 3,** ,'1' ,1& ,6'


o 8ara o= $ A)+ a= $H), #a e"ecucin de la operacin si contribuyesigni@cati9amente para estimar las estrellas del modelo.

o 8ara o= A)+ a= H), el uso B2 contribuye signi@cati9amentepara estimar las estrellas del modelo.

o 8ara o= * A)+ a= *H), el uso si contribuye signi@cati9amente paraestimar las estrellas del modelo.

d% Elii!" cual4ui"$a d" las a$ia&l"s i!d""!di"!t"s 4u"!o s"a si'!icatia a$a la "cuaci! d" $"'$"si!"stiada% Cu?l "s la "cuaci! d" $"'$"si! "stiada4u" $"coi"!da Coa$" R, co! "l alo$ d" R, a$a "li!ciso a)% A!alic" las di*"$"!cias%

8or lo tanto rediseamos el modelo con una 9ariable menos, donde elnue9o modelo a buscar es=

Est$"llasF ; + H La "#"cuci! d" la o"$aci! , H GaaCoa$a!do R,/

D"l $i"$ a!?lisis/ R,F;%,D"l s"'u!do a!?lisis/ R,F;%-+3e obser9a que cuando se elimin la 9ariable que no era signi@cante

para el modelo, aumento el - lo que explica que ay menor porcenta"e de9ariabilidad de las estrellascuando se usan las 9ariables de ejecucin dela operaciny laGama.


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E#"$cicio -+#a seccin VGu;a para el usuarioW del sitio en la -ed de la re9ista Car andDriver proporciona informacin sobre pruebas 9iales (road test! deautom9iles, camiones, 3UM (acrnimo en ingls de 3port Utility Meicle! y9ans. ba"o se presentan las puntuaciones generales para calidad general,

modelo de 9e;culo, frenado, mane"o, econom;a de combustible, confortinterior, aceleracin, con@abilidad, a"uste y terminado, transmisin dadas adi9ersos 9e;culos empleando una escala del $ (lo peor! a $) (lo me"or!.qu; se presenta una parte de los datos de $1 autom9iles 4eporti9osLGN(///.caranddri9er.com, 0 de enero de ))1!.

a. 4 una ecuacin de regresin estimada usando mane"o, con@abilidad, ya"uste y terminado para predecir la calidad general.

b. 2tro de los autom9iles deporti9osLGN e9aluados por ?ar and 4ri9er es elonda ccord. #as e9aluaciones de mane"o, con@abilidad, y a"uste yterminado dadas a este autom9il fueron :.:, 5.)% y :.)0,respecti9amente. Estime la e9aluacin general dada a este autom9il.

c. 4 un inter9alo de 567 de con@anza para la calidad general de todos losautom9iles deporti9os y GN con las caracter;sticas enumeradas en el incisoa!.

d. 4 un inter9alo de prediccin de 567 para la calidad general del ondaccord descrito en el inciso b!.

e. #a e9aluacin general dada por ?ar and 4ri9er para el onda ccord fue:.%6. ?ompare esta e9aluacin con las estimaciones obtenidas en los incisosb! y d!.


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Soluci! "#"$cicio -+

a% D u!a "cuaci! d" $"'$"si! "stiada usa!do a!"#o

Documents

Analsis de Regresion Multiple (2)