Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB - Tecnun

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Ejemplo práctico con MINITAB Lo más habitual en la práctica es querer establecer una relación entre una variable respuesta (Y) y varias explicativas (X’s) Para la Regresión Múltiple, existen varias opciones: Stat/Regression/Regression Stat/Regression/Best Subsets Stat/Regression/Stepwise Ejemplo práctico con MINITAB Ejemplo con la opción Stat/Regression/Regression Regression Analysis: Tiempo versus Edad; Peso; ... The regression equation is Tiempo = 486 + 3,41 Edad + 0,347 Peso - 21,4 Experiencia + 0,702 EnCarrera - 0,173 EnBici - 1,37 EnNatacion - 3,36 COCarrera - 1,38 COBici + 0,893 CONatacion Predictor Coef SE Coef T P Constant 486,3 114,5 4,25 0,000 Edad 3,410 1,091 3,13 0,003 Peso 0,3470 0,7862 0,44 0,661 Experien -21,424 3,697 -5,80 0,000 EnCarrer 0,7025 0,2771 2,54 0,014 EnBici -0,17251 0,06920 -2,49 0,016 EnNataci -1,3727 0,9566 -1,43 0,157 COCarrer -3,3550 0,8338 -4,02 0,000 COBici -1,3845 0,9098 -1,52 0,134 CONataci 0,8934 0,9217 0,97 0,337 S = 22,70 R-Sq = 80,4% R-Sq(adj) = 77,2% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 9 116566 12952 25,14 0,000 Residual Error 55 28339 515 Total 64 144905 Unusual Observations Obs Edad Tiempo Fit SE Fit Residual St Resid 19 36,0 408,00 359,05 10,03 48,95 2,40R 32 37,0 407,00 364,39 10,96 42,61 2,14R 36 37,0 325,00 367,72 8,39 -42,72 -2,03R R denotes an observation with a large standardized residual Bondad del ajuste ¡¡Cuidado!! Linealidad significativa
Ejemplo práctico con MINITAB Realizar un análisis de regresión multivariante tiene el siguiente inconveniente: si dos variables X están muy relacionadas entre sí y aportan mucho a la hora de conocer Y, una de ellas tendrá un pvalor grande y la otra no. Pero, de eliminar una ¿cuál eliminaríamos? Una la conozco, pero no sé con cual está correlacionada.... Posibilidades: Representar gráficamente las relaciones: Gráfico matriz Calcular los coeficientes de correlación entre las variables Ejemplo práctico con MINITAB
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