Regresin lineal mltipleAnovaFdeVglSCCMf

Modelok -1CMR=SSR/ k -1CMR/s2

Errorn - ks2=SSE /n - k

Totaln - 1

k: Nmero de parmetros del modelo Intervalo de confianza para : t con n k gl; Intervalo de confianza para : t con n k gl; Intervalo de prediccin para : ; t con n k glPrueba de hiptesis para : , t con n k glCoeficiente de determinacin mltiple Mtodo de seleccin hacia delante:1. Realizar todas las regresiones lineales simples que se requieran2. Elegir aquella con mayor SSR (suponga )3. Si , se introduce al modelo4. Realizar todas las regresiones mltiples de y cada una de las otras y encontrar SSR en cada una de ellas.5. Encontrar , aquella variable que presente valor ms grande se elige (suponga ), y se determina si , se introduce al modeloRegresin con variables cualitativas independientes: por cada k categoras de la variable, es necesario definir k 1 variables dummy para codificar adecuadamente las categoras.Prueba de normalidad de Shapiro WilksHo: los datos proceden de una distribucin normal; H1: los datos no proceden de una distribucin normal1. Encontrar los errores2. Ordenarlos de manera ascendente3. Encontrar k: n =2k, si n es par y n = 2k+1 si n es impar4. Encontrar SSE5. Encontrar 6. Encontrar 7. Si , se rechaza Ho

Prueba de homocedasticidad: graficar