Analisis de regresióN



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Analysis of Variance


De ecuaciones 3.26 a 3.29

SST = 18,310.629 - = 5784.5426

SSR = 18,076.930 - = 5,550.8166

SSE = SST – SSR = 233.7260




Como la F calculada es mayor que la F de tablas, se concluye que existe el modelo con alguno de sus coeficientes diferente de cero.
Con el paquete Minitab se obtuvo lo siguiente:

Regression Analysis: Y_tiempo versus X1_envases, X2_Distancia
The regression equation is

Y_tiempo = 2.34 + 1.62 X1_envases + 0.0144 X2_Distancia


Predictor Coef SE Coef T P

Constant 2.341 1.097 2.13 0.044

X1_envases 1.6159 0.1707 9.46 0.000

X2_Distancia 0.014385 0.003613 3.98 0.001


S = 3.25947 R-Sq = 96.0% R-Sq(adj) = 95.6%

Analysis of Variance


Source DF SS MS F P

Regression 2 5550.8 2775.4 261.24 0.000

Residual Error 22 233.7 10.6

Total 24 5784.5


Source DF Seq SS

X1_envases 1 5382.4

X2_Distancia 1 168.4
Unusual Observations
Obs X1_envases Y_tiempo Fit SE Fit Residual St Resid

9 30.0 79.240 71.820 2.301 7.420 3.21RX

22 26.0 52.320 56.007 2.040 -3.687 -1.45 X
R denotes an observation with a large standardized residual.

X denotes an observation whose X value gives it large influence.


Predicted Values for New Observations
New

Obs Fit SE Fit 95% CI 95% PI

1 19.224 0.757 (17.654, 20.795) (12.285, 26.164)
Values of Predictors for New Observations
New

Obs X1_envases X2_Distancia



1 8.00 275






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