Coeficiente de correlación r2 y r
Enviado por Mith Secundino • 2 de Diciembre de 2018 • Práctica o problema • 1.221 Palabras (5 Páginas) • 210 Visitas
Coeficiente de correlación r2 y r.
Formula: SCEXP= bM12 + cM13
SCEXP= -6.7413 x 10-3 (-2.4808) + 1.9623 x 10-3 (1.354)
SCEXP=0.0194
Formula: SCTOTAL=∑ (y – ӯ)2= M11
SCTOTAL= 1.5117
Formula: r2= SCEXP/ SCTOTAL Coeficiente de determinación.
[pic 1]
r2=0.0174/ 1.5117 = 0.0128 Coeficiente de determinación.
Formula: SCEXP/ SCTOTAL Coeficiente de correlación[pic 2]
r = Coeficiente de correlación.[pic 4][pic 3]
b = M12M33-M13M23[pic 5]
M22M33 – M223
b = -2.4808 (690) – 1.354 (0) = -1711.752 [pic 6][pic 7]
368 (690) – (0)2 253,920
b = -6.7413 x 10-3
c = M13M22 – M12 M23[pic 8]
M22M33 – M223
c = 1.354 (368) – (-2.4808) (0) = 498.272 [pic 9][pic 10]
368 (690) – (0)2 253,920
c = 1.9623 x 10-3
a = ӯ – b Ẋ2 - c Ẋ3
a = 0.4796- (-6.7413 x 10-3) (2) – 1.9623 x 10-3 (2.5)
a = 0.4911
ŷ= a + b X2 + c X3[pic 11]
ŷ= 0.4911 + (-6.7413 x 10-3) X2 + 1.9623 x 10-3 X3 Ecuación de regresión
Inferencias sobre regresión triple.
1.- Datos
n = 24
SCEXP=0.0194
SCTOTAL= 1.5117
2.- Hipótesis
Ho: B = C = 0 Hay independencia de los coeficientes de regresión. [pic 12]
“X2 = veneno, X3 = antídoto, y = tiempo”.
Ha: B≠0 o C≠ 0 Hay dependencia de los coeficientes de regresión. “X2 = veneno, X3 = antídoto, y = tiempo”. [pic 13]
3.- 1 –= 95% Nivel de confianza[pic 15][pic 14]
Nivel de significancia [pic 17][pic 16]
4.-Tabla de Andeva | |||||
Fuente | g. ℓ | S. C | S2 | Fcalculada | Fteórica |
Regresión explicada | 3-1 = 2 | SCEXP=0.0194 | S2EXP=0.0194/ 2 =9.7E-3 | 9.7E-3/0.0711 =0.1364 | FO.95,2,21=3.467 |
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Error | 24- 3= 21 | SCERROR=1.5117-0.019 = 1.4923 | S2ERROR=1.4923 / 21 = 0.0711 |
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Total | 24- 1= 23 | SCTOTAL= 1.5117 |
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5.- Gráfica
[pic 18]
[pic 19]
[pic 20]
[pic 21][pic 22][pic 23]
[pic 24]
6.- Conclusión.
Se acepta la Ho: Ho: B = C = 0 Hay independencia de los coeficientes de regresión. “X2 = veneno, X3 = antídoto, a y = tiempo”. [pic 25]
M12= ∑YX2- n ӯ Ẋ2
M12= 20.54 - 24 (0.4796) (2)
M12= -2.4808
M13= ∑YX3- n ӯ Ẋ3
M13=30.13 – 24 (0.4796) (2.5)
M13=1.354
[pic 26]
M22= (n – 1) S2X2
M22=23 (16)
M22=368
M23= ∑X2 X3 - nẊ2Ẋ3
M23=120 – 24(2) (2.5)
M23=0
PRUEBA DE SIGNIFICACIONAS
- Prueba de diferencia mínima de Fisher
1.- Datos
g. ℓ = 21
S2Error= 0.0495
n = 8
2.- 1 – α= 95%
1 – α / 2=0.05= 0.975
t.975, 21=2.0797
3.-
DSM = 2.0796 √2 (0. 0495) [pic 27]
8
DSM = 0.2313
4.- Tabla
ẋ1 0.59 | ẋ2 0.5689 | ẋ3 0.28 | |
ẋ1 0.59 | [pic 28] | 0.0213 | [pic 29] 0.31 |
ẋ2 0.5689 | [pic 30] | [pic 31] | [pic 32] 0.2887 |
ẋ3 0.28 | [pic 33] | [pic 34] | [pic 35] |
5.- Conclusión. [pic 36][pic 37] M1 – M3 M2 – M3 |
[pic 38]
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