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Interpretación del Reporte de Regresión Lineal Múltiple de MINITAB

Regression Analysis: Crédito versus Ingreso, Familiares, Gastos


The regression equation is
Crédito = 1257 + 0.693 Ingreso - 290 Familiares - 0.302 Gastos                            Ecuación de
                                                                                            Ajuste
      Estimación              Suma de             Valores de t0
                                                                                 P-value
      puntual                 Cuadrados           cuando Ho: i = 0


Predictor           Coef            SE Coef             T         P
Constant          1257.4              502.3          2.50     0.046
Ingreso           0.6931             0.1410          4.92     0.003           Estimación puntual
Familiar          -289.6              117.5         -2.46     0.049           Estimación por
Gastos           -0.3018             0.2607         -1.16     0.291                  intervalos

S = 332.1            R-Sq = 88.2%          R-Sq(adj) = 82.3%



  Error estándar de                  Coeficiente de determinación R2. Si R2>0.8,
  estimación                         el modelo es O.K.

Analysis of Variance
                             Suma de              Cuadrado
            Grados de        Cuadrados            Medio
            libertad                                                  F Calculado
                                                                                             P-value
Source                  DF            SS               MS          F             P
Regression               3       4943082          1647694      14.94         0.003
Residual Error           6        661918           110320
Total                    9       5605000
                                                                 S2
Source          DF         Seq SS
Ingreso          1        4184088             Contribución de cada variable
Familiar         1         611093             a la suma de cuadrados de la
Gastos           1         147900             regresión

                                                                          e i  yi  yi
                                                                                     ˆ
                                       Valor ajustado
                                                                          e i  yi  yi
                                                                                     ˆ
Obs    Ingreso          Crédito             Fit         SE Fit         Residual           St Resid
  1       2300             2000            1910            262               90               0.44
  2       6000             3500            3792            250             -292              -1.33
  3       4500             3000            2753            140              247               0.82
  4         4000             2500          2328            155               172              0.59
  5         5000             2800          2490            169               310              1.09
  6         6000             3200          3062            177               138              0.49
  7         7000             4000          3894            219               106              0.43
  8         3500             1500          1782            248              -282             -1.28
  9         4800             2000          2520            171              -520             -1.83
 10         3500             2000          1969            261                31              0.15
Predicted Values for New Observations

          Valor           Desviación             Intervalo de confianza         Intervalo de confianza
          ajustado        estándar del           del valor medio                del valor individual
                          valor ajustado

New Obs    Fit     SE Fit         95.0% CI                           95.0% PI
1         2373        158   (    1985,    2760)    (                 1472,   3273)
2         1537        333   (     723,    2352)    (                  387,   2688) X
X denotes a row with X values away from the center

Values of Predictors for New Observations

New Obs     Ingreso     Familiar      Gastos
1              4500         4.00        2800           Valores de las variables
2              3800         5.00        3000           independientes para la predicción



Data Display (Manip/Data display)


 Matrix XPXI1

  2.28680    -0.00001     -0.32084    -0.00038
 -0.00001     0.00000     -0.00005    -0.00000         Matriz   (X’X)-1
 -0.32084    -0.00005      0.12521     0.00003
 -0.00038    -0.00000      0.00003     0.00000




Correlations: Crédito, Ingreso, Familiares, Gastos (Stat/Basic Statistics/Correlation)


        Crédito      Ingreso Familiar
Ingreso   0.864                                   Matriz de correlaciones
Familiar 0.041          0.398
Gastos    0.624         0.809      0.264

Cell Contents: Pearson correlation
                                               Si r entre dos variables independientes es
                                               mayor que 0.7, se tiene multicolinealidad

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Interpretación del reporte de regresión lineal múltiple de minitab 2012-2

  • 1. Interpretación del Reporte de Regresión Lineal Múltiple de MINITAB Regression Analysis: Crédito versus Ingreso, Familiares, Gastos The regression equation is Crédito = 1257 + 0.693 Ingreso - 290 Familiares - 0.302 Gastos Ecuación de Ajuste Estimación Suma de Valores de t0 P-value puntual Cuadrados cuando Ho: i = 0 Predictor Coef SE Coef T P Constant 1257.4 502.3 2.50 0.046 Ingreso 0.6931 0.1410 4.92 0.003 Estimación puntual Familiar -289.6 117.5 -2.46 0.049 Estimación por Gastos -0.3018 0.2607 -1.16 0.291 intervalos S = 332.1 R-Sq = 88.2% R-Sq(adj) = 82.3% Error estándar de Coeficiente de determinación R2. Si R2>0.8, estimación el modelo es O.K. Analysis of Variance Suma de Cuadrado Grados de Cuadrados Medio libertad F Calculado P-value Source DF SS MS F P Regression 3 4943082 1647694 14.94 0.003 Residual Error 6 661918 110320 Total 9 5605000 S2 Source DF Seq SS Ingreso 1 4184088 Contribución de cada variable Familiar 1 611093 a la suma de cuadrados de la Gastos 1 147900 regresión e i  yi  yi ˆ Valor ajustado e i  yi  yi ˆ Obs Ingreso Crédito Fit SE Fit Residual St Resid 1 2300 2000 1910 262 90 0.44 2 6000 3500 3792 250 -292 -1.33 3 4500 3000 2753 140 247 0.82 4 4000 2500 2328 155 172 0.59 5 5000 2800 2490 169 310 1.09 6 6000 3200 3062 177 138 0.49 7 7000 4000 3894 219 106 0.43 8 3500 1500 1782 248 -282 -1.28 9 4800 2000 2520 171 -520 -1.83 10 3500 2000 1969 261 31 0.15
  • 2. Predicted Values for New Observations Valor Desviación Intervalo de confianza Intervalo de confianza ajustado estándar del del valor medio del valor individual valor ajustado New Obs Fit SE Fit 95.0% CI 95.0% PI 1 2373 158 ( 1985, 2760) ( 1472, 3273) 2 1537 333 ( 723, 2352) ( 387, 2688) X X denotes a row with X values away from the center Values of Predictors for New Observations New Obs Ingreso Familiar Gastos 1 4500 4.00 2800 Valores de las variables 2 3800 5.00 3000 independientes para la predicción Data Display (Manip/Data display) Matrix XPXI1 2.28680 -0.00001 -0.32084 -0.00038 -0.00001 0.00000 -0.00005 -0.00000 Matriz (X’X)-1 -0.32084 -0.00005 0.12521 0.00003 -0.00038 -0.00000 0.00003 0.00000 Correlations: Crédito, Ingreso, Familiares, Gastos (Stat/Basic Statistics/Correlation) Crédito Ingreso Familiar Ingreso 0.864 Matriz de correlaciones Familiar 0.041 0.398 Gastos 0.624 0.809 0.264 Cell Contents: Pearson correlation Si r entre dos variables independientes es mayor que 0.7, se tiene multicolinealidad