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    Secuencia de Regresion Lineal Multiple

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    Jessica cotrina garcia
    El resumen describe dos pasos en el análisis de regresión múltiple de un modelo. El primer paso estima el modelo completo incluyendo tres variables independientes. El segundo paso estima el modelo de manera escalonada usando el método paso a paso, seleccionando dos de las tres variables. Adicionalmente, se provee información sobre coeficientes, estadísticas descriptivas, análisis de varianza y detección de datos influyentes.

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    Secuencia de Regresion Lineal Multiple

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    Jessica cotrina garcia
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    El resumen describe dos pasos en el análisis de regresión múltiple de un modelo. El primer paso estima el modelo completo incluyendo tres variables independientes. El segundo paso estima el modelo de manera escalonada usando el método paso a paso, seleccionando dos de las tres variables. Adicionalmente, se provee información sobre coeficientes, estadísticas descriptivas, análisis de varianza y detección de datos influyentes.

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    Título original

    SECUENCIA DE REGRESION LINEAL MULTIPLE(1) (3)

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    El resumen describe dos pasos en el análisis de regresión múltiple de un modelo. El primer paso estima el modelo completo incluyendo tres variables independientes. El segundo paso estima el modelo de manera escalonada usando el método paso a paso, seleccionando dos de las tres variables. Adicionalmente, se provee información sobre coeficientes, estadísticas descriptivas, análisis de varianza y detección de datos influyentes.

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    Jessica cotrina garcia
    El resumen describe dos pasos en el análisis de regresión múltiple de un modelo. El primer paso estima el modelo completo incluyendo tres variables independientes. El segundo paso estima el modelo de manera escalonada usando el método paso a paso, seleccionando dos de las tres variables. Adicionalmente, se provee información sobre coeficientes, estadísticas descriptivas, análisis de varianza y detección de datos influyentes.

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    SECUENCIA DE REGRESION LINEAL MULTIPLE

    1. Estimación del modelo completo


    ESTADÍSTICAS / REGRESION / REGRESION /AJUSTAR MODELO DE REGRESION

    Resultados: clic Estadístico Durbin Watson


    Almacenamiento: clic en Distancia de Cook

    Coeficientes
    EE del
    Término Coef coef. Valor T Valor p FIV
    Constante 0.369 0.681 0.54 0.600
    X1: Gasto_publicidad 2.782 0.791 3.52 0.006 2.13
    X2: N_medio_pedidos 0.0856 0.0179 4.78 0.001 2.33
    X3: N_vendedores -0.0182 0.0215 -0.85 0.417 1.18

    Ecuación de regresión

    Y: M_ventas =0.369 + 2.782 X1: Gasto_publicidad + 0.0856 X2: N_medio_pedidos - 0.0182 X3: N_vendedores
    Resumen del modelo
    R-cuad. R-cuad.
    S R-cuad. (ajustado) (pred)
    0.308456 93.19% 91.15% 86.85%

    Análisis de Varianza
    Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
    Regresión 3 13.0257 4.34190 45.63 0.000
    X1: Gasto_publicidad 1 1.1757 1.17567 12.36 0.006
    X2: N_medio_pedidos 1 2.1784 2.17845 22.90 0.001
    X3: N_vendedores 1 0.0681 0.06809 0.72 0.417
    Error 10 0.9514 0.09514
    Total 13 13.9771

    Estadísticas/ Estadísticas Básicas/Mostrar estadísticos descriptivos

    Clic en mínimo y máximo /Aceptar


    Estadísticas
    Conteo
    Variable total Mínimo Máximo
    COOK 14 0.0012 0.6515

    2. Estimación del modelo POR EL MÉTODO PASO A PASO


    ESTADÍSTICAS / REGRESION / REGRESION /AJUSTAR MODELO DE REGRESION

    CLIC EN PASO A PASO /EN LA VENTANA QUE APARECE CLIC EN METODO/ PASO A PASO
    Colocar Alfa a entrar 0.05 y alfa a retirar 0.05

    CLIC EN ALMACENAMIENTO/ RESIDUOS


    Selección de términos escalonada
    Términos candidatos: X1: Gasto_publicidad; X2: N_medio_pedidos; X3: N_vendedores
    -----Paso 1----- -----Paso 2-----
    Coef P Coef P
    Constante 0.270 -0.015
    X2: N_medio_pedidos 0.1309 0.000 0.0916 0.000
    X1: Gasto_publicidad 2.594 0.005

    S 0.421224 0.304442
    R-cuad. 84.77% 92.71%
    R-cuad.(ajustado) 83.50% 91.38%
    Cp de Mallows 12.38 2.72
    AICc 21.76 15.50
    BIC 21.28 13.61

    α a entrar = 0.05; α a retirar = 0.05

    Coeficientes
    EE del
    Término Coef coef. Valor T Valor p FIV
    Constante -0.015 0.501 -0.03 0.977
    X1: Gasto_publicidad 2.594 0.750 3.46 0.005 1.96
    X2: N_medio_pedidos 0.0916 0.0162 5.65 0.000 1.96

    Resumen del modelo


    R-cuad. R-cuad.
    S R-cuad. (ajustado) (pred)
    0.304442 92.71% 91.38% 87.78%

    Análisis de Varianza
    Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
    Regresión 2 12.958 6.47880 69.90 0.000
    X1: Gasto_publicidad 1 1.110 1.10962 11.97 0.005
    X2: N_medio_pedidos 1 2.954 2.95372 31.87 0.000
    Error 11 1.020 0.09269
    Total 13 13.977
    Estadístico de Durbin-Watson
    Estadístico de Durbin-Watson = 2.17108

    Detección de datos influyentes:


    ESTADISTICAS/ ESTADISTICAS BÁSICAS/ MOSTRAR ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS

    Estadísticas
    Conteo
    Variable total Mínimo Máximo
    COOK 14 0.0008 0.8034

    Cálculo del pronóstico.


    Con un nivel de confianza del 95%, el monto de las ventas cuando el gasto en publicidad es de 800 soles y
    el número medio de pedidos es de 50 es:
    X1 = 800/1000 = 0.8 miles de soles ; X2 = 50
    ESTADÍSTICAS / REGRESION / REGRESION /PREDECIR

    Predicción

    Ajuste EE de ajuste IC de 95% IP de 95%

    6.6385 0.132153 (6.34768; 6.92942) (5.90807; 7.36903)


    5

    Se utiliza IP si no mencionan la palabra promedio.

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