Y 60256 914 593 7781 b Prueba la significancia global del modelo de regresi\u00f3n

Y 60256 914 593 7781 b prueba la significancia global

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Y = -602.56 + 9.14 + 5.93-77.81
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b. Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis. Hipótesis nula: • H0: β1 = β2 = ... βk = 0 ( Hipótesis alternativa: • Ha: βi ≠ 0 (Al menos una variable X afecta a Y) F = 52.77 Coeficiente de significancia = 0.05 F teórica: 3.072 No existe evidencia suficiente para lo tanto la hipótesis se anula. c. Pronostica el precio para los siguientes datos: Metros de  terreno  ( X 1  ) Metros de  construcci ó (X 2  ) N ú mero de rec á maras ( X 3   ) 180 390 4 200 250 3 230 200 4 250 180 2 100 120 3            Precio para 180 de terreno 3046.182835 Precio para 200 de  terreno  2476.009736 Precio para 230 de terreno 2375.736463
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Precio para 250 de terreno 2595.507711 Precio para 100 de terreno 790.3327086 d. Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes. e. Calcula el error estándar de estimación. 1162.0015, la cual nos dice que tiene un error alto y no es tan preciso como se espera. f. Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población (β1, β2 y β3). T 0.5/2 = T 0.25(21) = 2.080 g. Calcula e interpreta R2 en el contexto del problema. 88.29% h. Calcula R2ajustada. 86.62% i. Determina el Factor de Inflación de Varianza (VIF) para cada variable explicativa en el modelo. ¿Existe alguna razón para sospechar que existe multicolinealidad? Variable global= 1/ 1−0.882896468 =8.5394 Variable X1= 1/1−0.870067 =7.6962 Variable X2= 1/1−0.8284 =5.8289 Variable X3= 1/1−0.0771 =1.08356 Si existe multicolinealidad porque todos los VIF son mayores a 1
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