Análisis de Regresión y Correlación con MINITAB - Tecnun

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Ejemplo práctico con MINITAB Regresión-Stepwise: crea un modelo paso a paso, eligiendo primero la variable X que mejor explica la Y, añadiendo después una a una, otras X que junto con las anteriores aporten información. Para cuando no encuentra ninguna más, de las que quedan fuera que añada información Inconveniente: el modelo es muy dependiente de la primera elegida (la que más información aporta por si sola, pero puede no ser la mejor para trabajar con ella) Ejemplo práctico con MINITAB Regresión Best Subsets: Crea subconjuntos de n variables X que mejor explican Y Inconvenientes: No dice cual es la mejor opción, luego hay que decidirse. Su lista se basa en el valor R2 , luego habrá que comprobar si las variables del modelo son significativas
Ejemplo práctico con MINITAB Si elegimos el modelo con 5 variables (R 2 =77,5%) y hacemos regresión multivariante: The regression equation is Tiempo = 516 + 3,53 Edad - 20,8 Experiencia + 0,796 EnCarrera - 0,242 EnBici - 4,09 CoCarrera Predictor Coef SE Coef T P Constant 516,10 54,51 9,47 0,000 Edad 3,5335 0,8188 4,32 0,000 Experien -20,752 3,141 -6,61 0,000 EnCarrer 0,7958 0,2689 2,96 0,004 EnBici -0,24185 0,05154 -4,69 0,000 CoCarrer -4,0886 0,5490 -7,45 0,000 S = 22,57 R-Sq = 79,3% R-Sq(adj) = 77,5% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 5 114844 22969 45,08 0,000 Residual Error 59 30062 510 Total 64 144905 Ejemplo práctico con MINITAB ¿Qué pasaría con el de 6 variables añadiendo “Ennatación”? The regression equation is Tiempo = 521 + 3,39 Edad - 20,6 Experiencia + 0,758 EnCarrera - 0,215 EnBici - 4,07 CoCarrera - 0,582 EnNatación Predictor Coef SE Coef T P Constant 520,92 55,06 9,46 0,000 Edad 3,3875 0,8434 4,02 0,000 Experien -20,612 3,157 -6,53 0,000 EnCarrer 0,7583 0,2742 2,77 0,008 EnBici -0,21535 0,06217 -3,46 0,001 CoCarrer -4,0746 0,5512 -7,39 0,000 EnNataci -0,5823 0,7581 -0,77 0,446 S = 22,65 R-Sq = 79,5% R-Sq(adj) = 77,3%
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