Actividad en clase 3 Regresión lineal múltiple
Enviado por Angel Zaragoza • 1 de Marzo de 2022 • Tarea • 484 Palabras (2 Páginas) • 951 Visitas
Actividad en clase 3 Regresión lineal múltiple
En una empresa dedicada a anodizar artículos de aluminio (baterías de cocina), el
anodizado se logra con una solución hecha a base de ácidos (sulfúrico, cítrico, bórico) y
dicromato de aluminio. En este proceso se controla el pH de la solución, la temperatura, la
corriente y el tiempo de permanencia. Debido al poco grosor del anodizado, han aumentado
las quejas por la escasa resistencia y durabilidad del producto. Para resolver este problema
se decide estudiar, mediante un experimento, la relación del pH y la temperatura con el
grosor del anodizado. Los datos se muestran en la siguiente tabla:[pic 1]
- ¿Cuál es la variable independiente y dependiente? Argumente
Variable dependiente: Espesor
Variables independientes PH y Temperatura
El espesor es la variable dependiente debido que es la predicción del PH y la Temperatura debido que estas son variables independientes.
- Ajuste el modelo de tipo y anote la ecuación del modelo ajustado.
[pic 2]
Ecuación de regresión
Espesor | = | -3.88 + 11.25 pH + 0.2656 Temperatura |
- A partir del modelo ajustado, ¿Cuál es el espesor estimado cuando se utiliza un pH= 2 y una temperatura de 10 grados?
Predicción
Ajuste | EE de | IC de 95% | IP de 95% |
21.2813 | 1.16358 | (18.5298, 24.0327) | (16.8821, 25.6804) |
- ¿El modelo de adecuado? Argumento con base en graficas de residuos, pruebas de hipótesis y coeficientes de determinación
Ecuación de regresión
Espesor | = | -3.88 + 11.25 pH + 0.2656 Temperatura |
H0: El modelo no es significativo, es decir, no hay relación entre las variables independientes con respecto a la dependiente.
Ha: El modelo es significativo, es decir, hay relación entre las variables independientes con respecto a la dependiente.
Criterio de rechazo: Si el valor-p≤α (Significancia), conclusión, Rechazo H0
Análisis de Varianza
Fuente | GL | SC Ajust. | MC Ajust. | Valor F | Valor p |
Regresión | 2 | 127.250 | 63.6250 | 30.19 | 0.000 |
pH | 1 | 91.125 | 91.1250 | 43.25 | 0.000 |
Temperatura | 1 | 36.125 | 36.1250 | 17.14 | 0.004 |
Error | 7 | 14.750 | 2.1071 |
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Falta de ajuste | 2 | 10.750 | 5.3750 | 6.72 | 0.038 |
Error puro | 5 | 4.000 | 0.8000 |
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Total | 9 | 142.000 |
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Criterio de rechazo: Si el valor-p≤α (Significancia), conclusión, Rechazo H0
Criterio de rechazo: Si el valor 0.000≤0.05 (Significancia), conclusión, Rechazo H0
Pruebas de Hipótesis para los Coeficientes de Regresión
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