Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB - Tecnun

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Regresión múltiple Comprobar si el rendimiento de un proceso químico depende, además de la temperatura de la presión a la que se realiza. Regresión múltiple lineal: Interpretación de resultados Regression Analysis: Rendi versus Presion; Temperatura The regression equation is Rendi = 48,9 + 1,84 Presion + 0,208 Temperatura Predictor Coef SE Coef T P Constant 48,941 2,709 18,07 0,000 Presion 1,8437 0,4699 3,92 0,001 Temperat 0,20807 0,01562 13,32 0,000 S = 0,7947 R-Sq = 90,8% R-Sq(adj) = 89,9% Desviación tipo de los residuos yˆ ± 2s Media de calidad del ajuste Pruebas de significación para los coeficientes
Regresión múltiple lineal: Interpretación de resultados Coeficiente de correlación múltiple R 2 = r 2 ∑( yi − yˆ i ) = 1− ( y − y ) ∑ El r 2 proporciona, al igual que en el caso simple, una medida de la fuerza de la relación entre Y y sus predicciones, a partir del modelo de regresión propuesto (plano de regresión) Se pueden definir también, coeficientes de correlación parciales, r YXi , miden la relación entre Y y X i eliminando los efectos del resto de X j Regresión múltiple lineal: Inferencias Al igual que en el caso simple, pueden calcularse intervalos de confianza para los coeficientes del plano i También al igual que en el caso simple, será necesaria la comprobación de la adecuidad del modelo con el análisis y estudio de sus residuos: éstos deben de ser normales, centrados en 0 y con variabilidad constante. i 2 2
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