Analisis Dimensional

Comando para mostrar la nube de puntos entre el Tiempo de entrega (Y)

y la Cantidad de cajas (X1)

>>plot (X1,Y);

Comando para mostrar la nube de puntos entre el Tiempo de entrega (Y)

y la Distancia (X2)

>>plot (X2,Y);

Comandos para mostrar las gráficas anteriores en una sola pantalla

>>subplot(1,2,1); plot(X1,Y);

>>subplot(1,2,2); plot(X2,Y);

Nuestra Matriz para Regresión:

>>X=[ones(m,1) X1 X2]; ‘X=[ones(m,1) A(:,2:end)];

Para el ANALISIS DE RESIDUALES tenemos que calcular las siguientes

expresiones:

 ′

  


  

√ Residuales ESTANDARIZADOS



   




  1  

,

!"  !

  

#$

Residuales STUDENTIZADOS

%  

$

Residuales PRESS

&  

#$

Residuales R de Student

Si alguno de los  ES MAYOR a 3 podemos considerar que esa observación

puede generar alguna distorsión para el Modelo.

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Archivo *.m para ANALISIS de INFLUENCIA y Gráfico con Diagrama

de dispersión para el Modelo Lineal General.

Siga la secuencia:

Archivo>>Nuevo>>Archivo *.m

Ingrese el nombre y la ruta para el archivo a crear. (Por ejemplo:

D:\ES712\Residuales.m)

Aparece una ventana de edición de sentencias.

Digite las siguientes sentencias, en líneas diferentes

format short;

A=load('Tiempo.txt');

[m,n]=size(A);

X=[ones(m,1) A(:,2:end)];

Y=A(:,1);

n=length(Y);

k=2;

b=inv(X'*X)*(X'*Y);

SCT=Y'*Y-n*mean(Y)^2;

SCE=Y'*Y-b'*X'*Y;

SCR=SCT-SCE;

R2=SCR/SCT;

Sigma=SCE/(n-k-1);

Varb=Sigma^2*inv(X'*X);

CMR=SCR/k;

CMT=SCT/(n-1);

CME=SCE/(n-k-1);

F=CMR/CME;

H=X*inv(X'*X)*X';

I=eye(m);

e=(I-H)*Y

d=e/(Sigma^0.5);

p=k+1;

for j=1:n

r1(j)=e(j)/(Sigma*(1-H(j,j)))^0.5;

p1(j)=e(j)/(1-H(j,j));

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s1(j)=(((n-p)*Sigma-(e(j)^2/(1-H(j,j))))/(n-p-1))^0.5;

t1(j)=e(j)/(s1(j)*(1-H(j,j))^0.5);

end

r=r1';

p=p1';

s=s1';

t=t1';

...