IBM SPSS: analisis estadistico (Spanish Edition)

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Al departamento de bomberos le preocupa que muchas casas permanezcan sin detectores. Para obtener F0.95,6,10, el número que captura 0.95 del área a su derecha (y por tanto 0.05 a la izquierda) bajo la curva F con 1  6 y 2  10, se utiliza (9.9): F0.95,6,10  1/F0.05,10,6  1/4.06  0.246. 1 2 Métodos inferenciales Un procedimiento de prueba de hipótesis por lo que se refiere a la razón  21/ 22 así como también un intervalo de confianza para esta razón están basados en el siguiente resultado.

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Al departamento de bomberos le preocupa que muchas casas permanezcan sin detectores. Para obtener F0.95,6,10, el número que captura 0.95 del área a su derecha (y por tanto 0.05 a la izquierda) bajo la curva F con 1  6 y 2  10, se utiliza (9.9): F0.95,6,10  1/F0.05,10,6  1/4.06  0.246. 1 2 Métodos inferenciales Un procedimiento de prueba de hipótesis por lo que se refiere a la razón  21/ 22 así como también un intervalo de confianza para esta razón están basados en el siguiente resultado.

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Modelización de tablas de contingencia multidimensionales

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El n�mero de personas que viven en cada uno de los portales de una gran barriada es: Se Llaman series cronol�gicas a unas tablas estad�sticas que recogen observaciones hechas a lo largo del tiempo, normalmente a intervalos iguales. Si p = 0.5, estas probabilidades son 0.75 y 0.6875, respectivamente. 63. Maestría en ciencias en enseñanzas de las ciencias. Escribir la ecuación de una paralela a esta recta. 3. Cuando la gráfica de puntos es como la de la figura 12.10c), existe una variación sustancial en torno a la línea de mínimos cuadrados con respecto a la variación total de y, así que el modelo de regresión simple no explica la variación de y relacionando y con x. y y y x a) x b) x c) Figura 12.10 Utilización del modelo para explicar la variación de y: a) datos con los cuales toda la variación es explicada; b) datos con los cuales la mayor parte de la variación es explicada; c) datos con los cuales poca variación es explicada.

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El n�mero de personas que viven en cada uno de los portales de una gran barriada es: Se Llaman series cronol�gicas a unas tablas estad�sticas que recogen observaciones hechas a lo largo del tiempo, normalmente a intervalos iguales. Si p = 0.5, estas probabilidades son 0.75 y 0.6875, respectivamente. 63. Maestría en ciencias en enseñanzas de las ciencias. Escribir la ecuación de una paralela a esta recta. 3. Cuando la gráfica de puntos es como la de la figura 12.10c), existe una variación sustancial en torno a la línea de mínimos cuadrados con respecto a la variación total de y, así que el modelo de regresión simple no explica la variación de y relacionando y con x. y y y x a) x b) x c) Figura 12.10 Utilización del modelo para explicar la variación de y: a) datos con los cuales toda la variación es explicada; b) datos con los cuales la mayor parte de la variación es explicada; c) datos con los cuales poca variación es explicada.

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Técnicas estadísticas con variables categóricas IBM SPSS

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Véase Distribuciones de probabilidad Ecuación de modelo ANOVA unifactorial, 385-386 regresión lineal simple, 450 Ecuación general del modelo de regresión múltiple aditivo, 528 Ecuaciones normales, 456, 532 Efecto de regresión, 464 Efectos aleatorios, 392, 407, 416 combinados, 408, 416 fijos, 391, 399, 411, 420 principales, 411 Eficiencia asintótica relativa, 606 Efron, Bradley, 151 Ensayos, 108 Error de medición, 172 en el cuadrado de la media, 230, 252, 373 estándar, 238-240 estándar estimado, 238-240 total de estimación esperado normalizado, 554 Errores comprobación de hipótesis, 287-288 cuadrados de la media, 230, 373 estándar, 238-240 medición, 172 predicción, 274-275 tipo I y II, 288 Errores de tipo I, 288 Errores de tipo II, 288 prueba t con dos muestras y, 340-341 tamaño de muestra y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 Escala de densidad, 17 Espacio muestral, 47 Estadística descriptiva, 3 inferencial, 5 ramas de la, 3-6 Estadístico definido, 204 prueba, 287 Estadístico de prueba ANOVA unifactorial, 373-374 comprobación de hipótesis, 287 Estadísticos inferenciales, 5 Estimación de máxima verosimilitud, 245-248 complicaciones potenciales con, 249-251 comportamiento con muestra grande de, 249 Estimación de parámetros regresión múltiple, 532-534 regresión polinomial, 520-522 Véase también Estimación puntual Estimación puntual, 227-253 coeficiente de correlación, 488 de máxima verosimilitud, 245-249 distribución de Cauchy, 237 distribución de Poisson, 247, 251 distribución de Rayleigh, 242, 251 distribución de Weibull, 248, 251 distribución exponencial, 246, 252 distribución gama, 244, 251 distribución normal, 237, 247, 251 distribución uniforme, 237 error estándar, 238-240 explicación de, 228-229 funciones de parámetros, 248-249 insesgada, 231-235 método “bootstrap”, 239-240 método de mínimos cuadrados, 455 método de momentos, 243-245 principio de invarianza, 248 procedimiento de censura, 237 robusta, 237 técnica de respuesta aleatorizada, 243 varianza mínima insesgada, 235-236 Estimaciones, 5 mínimos cuadrados, 455 parámetros, 520, 532 puntuales, 26, 204, 227-253 Estimaciones de intervalo, 5, 254 Véase Intervalos de confianza Estimaciones puntuales, 26, 204, 227 definición de, 228 reporte, 238-240 Estimador M, 251 agrupado, 340 consistente, 252 de Hodges-Lehmann, 252 insesgado con varianza mínima, 235 robusto, 237 Estimadores de máxima verosimilitud, 246, 249 Estimadores de momento, 244 Estimadores insesgados, 231-235 713 índice_p710-720.qxd 714 3/12/08 4:44 AM Page 714 Índice principio de, 232 varianza mínima, 235 Estimadores puntuales, 228 bootstrap, 239-240 consistentes, 252 de estimador M, 251 de verosimilitud máxima, 246, 249 error estándar, 238-240 Hodges-Lehmann, 252 insesgados, 231-235 media del error al cuadrado, 230, 252 momento de, 244 robustos, 237, 250 sesgados, 231 Estimadores sesgados, 231 Estimadores.

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Véase Distribuciones de probabilidad Ecuación de modelo ANOVA unifactorial, 385-386 regresión lineal simple, 450 Ecuación general del modelo de regresión múltiple aditivo, 528 Ecuaciones normales, 456, 532 Efecto de regresión, 464 Efectos aleatorios, 392, 407, 416 combinados, 408, 416 fijos, 391, 399, 411, 420 principales, 411 Eficiencia asintótica relativa, 606 Efron, Bradley, 151 Ensayos, 108 Error de medición, 172 en el cuadrado de la media, 230, 252, 373 estándar, 238-240 estándar estimado, 238-240 total de estimación esperado normalizado, 554 Errores comprobación de hipótesis, 287-288 cuadrados de la media, 230, 373 estándar, 238-240 medición, 172 predicción, 274-275 tipo I y II, 288 Errores de tipo I, 288 Errores de tipo II, 288 prueba t con dos muestras y, 340-341 tamaño de muestra y, 297-298, 308, 329-330, 355-357 Escala de densidad, 17 Espacio muestral, 47 Estadística descriptiva, 3 inferencial, 5 ramas de la, 3-6 Estadístico definido, 204 prueba, 287 Estadístico de prueba ANOVA unifactorial, 373-374 comprobación de hipótesis, 287 Estadísticos inferenciales, 5 Estimación de máxima verosimilitud, 245-248 complicaciones potenciales con, 249-251 comportamiento con muestra grande de, 249 Estimación de parámetros regresión múltiple, 532-534 regresión polinomial, 520-522 Véase también Estimación puntual Estimación puntual, 227-253 coeficiente de correlación, 488 de máxima verosimilitud, 245-249 distribución de Cauchy, 237 distribución de Poisson, 247, 251 distribución de Rayleigh, 242, 251 distribución de Weibull, 248, 251 distribución exponencial, 246, 252 distribución gama, 244, 251 distribución normal, 237, 247, 251 distribución uniforme, 237 error estándar, 238-240 explicación de, 228-229 funciones de parámetros, 248-249 insesgada, 231-235 método “bootstrap”, 239-240 método de mínimos cuadrados, 455 método de momentos, 243-245 principio de invarianza, 248 procedimiento de censura, 237 robusta, 237 técnica de respuesta aleatorizada, 243 varianza mínima insesgada, 235-236 Estimaciones, 5 mínimos cuadrados, 455 parámetros, 520, 532 puntuales, 26, 204, 227-253 Estimaciones de intervalo, 5, 254 Véase Intervalos de confianza Estimaciones puntuales, 26, 204, 227 definición de, 228 reporte, 238-240 Estimador M, 251 agrupado, 340 consistente, 252 de Hodges-Lehmann, 252 insesgado con varianza mínima, 235 robusto, 237 Estimadores de máxima verosimilitud, 246, 249 Estimadores de momento, 244 Estimadores insesgados, 231-235 713 índice_p710-720.qxd 714 3/12/08 4:44 AM Page 714 Índice principio de, 232 varianza mínima, 235 Estimadores puntuales, 228 bootstrap, 239-240 consistentes, 252 de estimador M, 251 de verosimilitud máxima, 246, 249 error estándar, 238-240 Hodges-Lehmann, 252 insesgados, 231-235 media del error al cuadrado, 230, 252 momento de, 244 robustos, 237, 250 sesgados, 231 Estimadores sesgados, 231 Estimadores.

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Análisis de los ítems (Cuadernos de estadística)

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Así que de manera definitiva la estimación depende de qué estimador se utilice. Durante el siglo XVIII la probabilidad tuvo un notable desarrollo debido a la popularidad que ganaron los juegos de azar durante el renacimiento. De la tabla A.13 del apéndice, P(S 95)  P(S  25)  0.024 cuando H0 es verdadera, de modo que la prueba de dos colas con nivel aproximado de 0.05 rechaza H0 cuando s 95 o  25 [la  exacta es 2(0.024)  0.048]. Florence se percató en un estudio que realizo en Inglaterra que en tiempos de paz la tasa de mortalidad de soldados de 20 y 35 años triplicaba la de la población civil, usa esos datos y los obtenidos en la guerra para destacar la necesidad de una reforma en el sistema sanitario militar británico.

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Así que de manera definitiva la estimación depende de qué estimador se utilice. Durante el siglo XVIII la probabilidad tuvo un notable desarrollo debido a la popularidad que ganaron los juegos de azar durante el renacimiento. De la tabla A.13 del apéndice, P(S 95)  P(S  25)  0.024 cuando H0 es verdadera, de modo que la prueba de dos colas con nivel aproximado de 0.05 rechaza H0 cuando s 95 o  25 [la  exacta es 2(0.024)  0.048]. Florence se percató en un estudio que realizo en Inglaterra que en tiempos de paz la tasa de mortalidad de soldados de 20 y 35 años triplicaba la de la población civil, usa esos datos y los obtenidos en la guerra para destacar la necesidad de una reforma en el sistema sanitario militar británico.

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Modelo General de Cox:: Un Método Alternativo (Spanish

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El intervalo para cii es ci xi! (c2i /Ji)1/2  [(I  1)  CME  F,I1,nI]1/2 Con los datos de la frecuencia crítica de parpadeo del ejercicio 42, calcule los intervalos de Scheffé para los contrastes 1  2, 1  3, 2  3 y 0.5 1 + 0.5 2  3 (este último contraste compara el azul con el promedio del café y el verde). ¿Que contrastes aparecen significativamente diferentes de 0 y por qué? 44. Supóngase, por ejemplo, que n  2 componentes se seleccionan al azar y que el número de descomposturas mientras se encuentran dentro de garantía se determina para cada uno.

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El intervalo para cii es ci xi! (c2i /Ji)1/2  [(I  1)  CME  F,I1,nI]1/2 Con los datos de la frecuencia crítica de parpadeo del ejercicio 42, calcule los intervalos de Scheffé para los contrastes 1  2, 1  3, 2  3 y 0.5 1 + 0.5 2  3 (este último contraste compara el azul con el promedio del café y el verde). ¿Que contrastes aparecen significativamente diferentes de 0 y por qué? 44. Supóngase, por ejemplo, que n  2 componentes se seleccionan al azar y que el número de descomposturas mientras se encuentran dentro de garantía se determina para cada uno.

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Métodos en el Análisis Factorial de una Tabla de

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En un estudio de productividad de autores (“Lotka’s Test”, Collection Mgmt., 1982: 111-118), se clasificó a un gran número de autores de artículos de acuerdo con el número de artículos que publicaron durante cierto periodo. Ajuste un modelo apropiado, investigue la calidad del ajuste, y pronostique la amplitud de los ciclos hasta que ocurra una falla y sean  5000. c13_p500-567.qxd 518 3/12/08 CAPÍTULO 13 4:34 AM Page 518 Regresión múltiple y no lineal Obs Ciclos Amplit. p/falla de deform. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1326 1593 4414 5673 29516 26 843 1016 3410 7101 0.01495 0.01470 0.01100 0.01190 0.00873 0.01819 0.00810 0.00801 0.00600 0.00575 Obs 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Ciclos Amplit. p/falla de deform. 7356 7904 79 4175 34676 114789 2672 7532 30220 0.00576 0.00580 0.01212 0.00782 0.00596 0.00600 0.00880 0.00883 0.00676 19.

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En un estudio de productividad de autores (“Lotka’s Test”, Collection Mgmt., 1982: 111-118), se clasificó a un gran número de autores de artículos de acuerdo con el número de artículos que publicaron durante cierto periodo. Ajuste un modelo apropiado, investigue la calidad del ajuste, y pronostique la amplitud de los ciclos hasta que ocurra una falla y sean  5000. c13_p500-567.qxd 518 3/12/08 CAPÍTULO 13 4:34 AM Page 518 Regresión múltiple y no lineal Obs Ciclos Amplit. p/falla de deform. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1326 1593 4414 5673 29516 26 843 1016 3410 7101 0.01495 0.01470 0.01100 0.01190 0.00873 0.01819 0.00810 0.00801 0.00600 0.00575 Obs 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Ciclos Amplit. p/falla de deform. 7356 7904 79 4175 34676 114789 2672 7532 30220 0.00576 0.00580 0.01212 0.00782 0.00596 0.00600 0.00880 0.00883 0.00676 19.

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PREDICION ECONOMICA Y EMPRESARIAL. SERIES TEMPORALES con

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Temas importantes en html con gr�ficos animados: concepto de derivada, integral, c�nicas y sistemas de ecuaciones. Su objetivo principal es el estudio de las Matem�ticas b�sicas (An�lisis Funcional, Geometr�a, Sistemas Din�micos, Modelaci�n), Ciencias de la Computaci�n (l�neas de investigaci�n y bolsas de trabajo), probabilidad y estad�stica (enlace al Dept. de Probabilidad y estad�stica - CIMAT). Hay varios candidatos para valores aislados. c.

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Temas importantes en html con gr�ficos animados: concepto de derivada, integral, c�nicas y sistemas de ecuaciones. Su objetivo principal es el estudio de las Matem�ticas b�sicas (An�lisis Funcional, Geometr�a, Sistemas Din�micos, Modelaci�n), Ciencias de la Computaci�n (l�neas de investigaci�n y bolsas de trabajo), probabilidad y estad�stica (enlace al Dept. de Probabilidad y estad�stica - CIMAT). Hay varios candidatos para valores aislados. c.

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Fundamentos de estadística (Fichas de estadística) (Spanish

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Número de predictores k Predictor(as) 1 2 3 4 SCE 880.85 58.01 49.20 47.86 x4 x1, x2 x1, x2, x3 x1, x2, x3, x4 Además, n  13 y STC  2715.76. a. Winstats es una sencilla y a la vez completa herramienta para la realizaci�n de c�lculos y representaciones estad�sticas con una o dos variables. Por cada una de las siguientes aseveraciones, exprese si es una hipótesis estadística legítima y por qué: a. El espacio muestral es por definición el evento que debe ocurrir cuando se realiza el experimento (S contiene todos los posibles resultados), así se dice el axioma 2 que es la máxima probabilidad posible de 1 está asignada a S.

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Número de predictores k Predictor(as) 1 2 3 4 SCE 880.85 58.01 49.20 47.86 x4 x1, x2 x1, x2, x3 x1, x2, x3, x4 Además, n  13 y STC  2715.76. a. Winstats es una sencilla y a la vez completa herramienta para la realizaci�n de c�lculos y representaciones estad�sticas con una o dos variables. Por cada una de las siguientes aseveraciones, exprese si es una hipótesis estadística legítima y por qué: a. El espacio muestral es por definición el evento que debe ocurrir cuando se realiza el experimento (S contiene todos los posibles resultados), así se dice el axioma 2 que es la máxima probabilidad posible de 1 está asignada a S.

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Introducción A La Teoría De La Decisión (GRADO)

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Solo puedes cargar archivos 3GP, 3GPP, MP4, MOV, AVI, MPG, MPEG o RM. Recuérdese por el capítulo previo de que antes que los datos estén disponibles, las observaciones muestrales deben ser consideradas como variables aleatorias X1, X2,. .. , Xn. En cada uno de los casos siguientes, decida si la función dada es intrínsecamente lineal. La probabilidad es una herramienta a la cual podemos recurrir cuando necesitamos obtener un comportamiento o tendencia de un sistema.

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R Commander. Gestión y análisis de datos (Cuadernos de

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Los Estados Unidos de América fueron el primer país que realizó censo de su población desde su fundación: ya en 1790 cuando fue elegido George Washington como primer presidente se realizó el primero de los censos en los cuales se encontraron casi cuatro millones de habitantes en los 17 estados. Promedio 9,50. 8 años de experiencia con un alto porcentaje de alumnos aprobados. La figura 13.12 muestra una gráfica de los residuos estandarizados en función de yˆ y también una gráfica de probabilidad normal de los residuos estandarizados, los cuales validan el modelo cuadrático. 30 25 Strength c13_p500-567.qxd 20 15 10 5 0 0 200 400 600 Thickness 800 1000 a) The regression equation is strength = 14.5 + 0.0432 thickness - 0.000060 thicksqd Predictor Constant thickness thicksqd Coef 14.521 0.04323 -0.00006001 S = 3.26937 SE Coef 4.754 0.01981 0.00001786 R-Sq = 78.0% T 3.05 2.18 -3.36 P 0.007 0.043 0.004 R-Sq(adj) = 75.4% Analysis of Variance Source Regression Residual Error Total DF 2 17 19 SS 643.29 181.71 825.00 MS 321.65 10.69 F 30.09 P 0.000 Predicted Values for New Observations New Obs 1 2 Fit 21.136 10.704 SE Fit 1.167 1.189 95% CI (18.674, 23.598) ( 8.195, 13.212) 95% PI (13.812, 28.460) ( 3.364, 18.043) Values of Predictors for New Observations New Obs 1 2 thickness 500 800 thicksqd 250000 640000 b) Figura 13.11 lo cuadrático. a) Gráfica de puntos de datos del ejemplo 13.7 b) Salida MINITAB del ajuste del mode- CAPÍTULO 13 4:34 AM Page 522 Regresión múltiple y no lineal Residuo en función de los valores ajustados Grfic a de probabilidad normal de residuos 99 Residuo estandarizado 522 3/12/08 Porcentaje c13_p500-567.qxd 90 50 10 1 –2 –1 0 1 Residuo estandarizado Figura 13.12 2 2 1 0 –1 –2 8 12 16 Valor ajustado 20 24 Gráfica de diagnóstico para ajuste de modelo cuadrático a datos del ejemplo 13.7. ■ ␴ˆ 2 y R2 Para hacer inferencias adicionales acerca de los parámetros de la función de regresión, debe estimarse la varianza de error 2.

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Los Estados Unidos de América fueron el primer país que realizó censo de su población desde su fundación: ya en 1790 cuando fue elegido George Washington como primer presidente se realizó el primero de los censos en los cuales se encontraron casi cuatro millones de habitantes en los 17 estados. Promedio 9,50. 8 años de experiencia con un alto porcentaje de alumnos aprobados. La figura 13.12 muestra una gráfica de los residuos estandarizados en función de yˆ y también una gráfica de probabilidad normal de los residuos estandarizados, los cuales validan el modelo cuadrático. 30 25 Strength c13_p500-567.qxd 20 15 10 5 0 0 200 400 600 Thickness 800 1000 a) The regression equation is strength = 14.5 + 0.0432 thickness - 0.000060 thicksqd Predictor Constant thickness thicksqd Coef 14.521 0.04323 -0.00006001 S = 3.26937 SE Coef 4.754 0.01981 0.00001786 R-Sq = 78.0% T 3.05 2.18 -3.36 P 0.007 0.043 0.004 R-Sq(adj) = 75.4% Analysis of Variance Source Regression Residual Error Total DF 2 17 19 SS 643.29 181.71 825.00 MS 321.65 10.69 F 30.09 P 0.000 Predicted Values for New Observations New Obs 1 2 Fit 21.136 10.704 SE Fit 1.167 1.189 95% CI (18.674, 23.598) ( 8.195, 13.212) 95% PI (13.812, 28.460) ( 3.364, 18.043) Values of Predictors for New Observations New Obs 1 2 thickness 500 800 thicksqd 250000 640000 b) Figura 13.11 lo cuadrático. a) Gráfica de puntos de datos del ejemplo 13.7 b) Salida MINITAB del ajuste del mode- CAPÍTULO 13 4:34 AM Page 522 Regresión múltiple y no lineal Residuo en función de los valores ajustados Grfic a de probabilidad normal de residuos 99 Residuo estandarizado 522 3/12/08 Porcentaje c13_p500-567.qxd 90 50 10 1 –2 –1 0 1 Residuo estandarizado Figura 13.12 2 2 1 0 –1 –2 8 12 16 Valor ajustado 20 24 Gráfica de diagnóstico para ajuste de modelo cuadrático a datos del ejemplo 13.7. ■ ␴ˆ 2 y R2 Para hacer inferencias adicionales acerca de los parámetros de la función de regresión, debe estimarse la varianza de error 2.

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