Analisis de regresióN



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Análisis de varianza

De


=(-37.15)(-41,112.65)=1,527,334.95

=166,402.65

Para probar la hipótesis Ho: 1=0 se usa el ANOVA con el estadístico Fo como sigue:


El estadístico F de Excel es:

Falfa,1,n-2 = 4.413863053
Como Fo > Falfa se rechaza Ho y el coeficiente Beta es significativo.
La tabla ANOVA queda como sigue:


Fuente de

Suma de

Grados de

Cuadrado




variación

cuadrados

libertad

medio

Fo

Reegresión

1,527,334.95

1

1,527,334.95

165.21

Residuos

166,402.65

18

9,244.59

 

Total

1,693,737.60

19

 

 

La incapacidad de mostrar que la pendiente no es estadísticamente significativa o diferente de cero, no necesariamente significa que Y y X no estén relacionados. Puede significar que nuestra habilidad para detectar esta relación ha sido obscurecida por la varianza del proceso de medición o que el rango de la variable X es inapropiado.


Estimación por intervalo en 0, 1 y 

Para el caso del ejemplo, el intervalo de confianza para 1 es:



donde el error estándar es:

El intervalo de confianza para el 95% donde se encuentra el valor verdadero del coeficiente Beta1 es:





El intervalo del 95% de porcentaje de confianza de la varianza es:











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