Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB - Tecnun

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$7. interferencia y difracción - Tecnun$

Análisis de los residuos La disposición de los residuos sirve para comprobar si la recta sirve para ajustar los datos Dibujando sus valores en el eje de ordenadas frente a las predicciones deben presentar una forma uniforme , centrada en el valor 0, a lo largo de toda la recta, sin que aparezca ningun valor extraño Inferencia para la regresión lineal Rendi2 95 85 75 Regression Plot Rendi2 = 10,2163 + 0,447563 Temperatura S = 2,01711 R-Sq = 78,6 % R-Sq(adj) = 78,2 % 150 160 170 180 Temperatura Intervalo para las predicciones Intervalo para la recta Regression 95% CI 95% PI
Regresión no lineal La relación entre x e y no tiene porqué ser lineal. Los softwares informáticos ajustan los datos a curvas no lineales (exponenciales, parabólicas, etc.) y calculan el valor de r 2 para medir la fuerza de esa relación. Tiempo 450 400 350 300 250 30 Regresión múltiple 32 34 Fitted Line Plot Tiempo = - 1550 + 95,80 Edad - 1,193 Edad**2 36 38 40 Edad 42 44 46 48 S 38,3533 R-Sq 37,1% R-Sq(adj) 35,0% La regresión múltiple expresa el valor de la variable dependiente Y, como función de las variables independientes X 1 , X 2 , ...,X k La más simple es la regresión lineal y el modelo al que se debieran ajustar los datos es: Y = α + β X + β X + ... + + β X + ε i 1 1i 2 2i k ki i
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