Procedimiento Para La Inferencia Estadística En La Regresión Linear Usando La Calculadora - HP 50g Guia Del Usuario

Si usted prueba para el valor Β
usted no rechace la hipótesis nula, H
regresión linear está en duda. Es decir los datos de la muestra no apoyan
la aserción de que Β ≠ 0. Por lo tanto, ésta es una prueba de la
significación del modelo de la regresión.
• Prueba de hipótesis del intercepto, Α:
Hipótesis nula, H
≠ Α
. La estadística de la prueba es t
0
cual t sigue la distribución Student t con ν = n – 2 grados de libertad, y n
representa el número de puntos en la muestra. La prueba se realiza como
la de una prueba de la hipótesis del valor medio, es decir, dado el nivel de
significado, α, determine el valor crítico de t, t
t > t o si t
0 α/2
•
Intervalo de confianza del valor medio de Y para x = x
a+b⋅x−(t
n-2,α/2
•
límites de la predicción: intervalo de la confianza para el valor predicho
Y =Y(x ):
0 0
a+b⋅x−(t
n-2,α/2
Procedimiento para la inferencia estadística en la regresión linear
usando la calculadora
1. Escriba (x,y) como columnas de datos en la matriz estadística ΣDAT.
2. Produzca una gráfica para las columnas apropiadas de ΣDAT, y use
rangos apropiados de H- y V-VIEWS para comprobar tendencia linear.
3. Use ‚Ù˜˜@@@OK@@@, para ajustar una línea recta, y obtener a, b,
s (Covarianza), y r
xy
: Α = Α
, probada contra la hipótesis alternativa, H
0 0
< - t .
0 α/2
⋅[(1/n)+(x
)⋅s -⎯x)
e 0
⋅[1+(1/n)+(x
)⋅s
e
a+b⋅x+(t
(Correlación).
xy
= 0, y resulta que la prueba sugiere que
0
: Β = 0, entonces, la validez de una
0
= (a-Α
0 0
α/2
2 1/2
< α+βx
/S ]
xx
a+b⋅x+(t
n-2, α /2
2 1/2
-⎯x) /S ]
0 xx
)⋅s
n-2, α /2
2
)/[(1/n)+⎯x /S
, entonces, rechazar H
, es decir, α+βx
0
<
0
⋅[(1/n)+(x
)⋅s -⎯x)
e 0
< Y <
0
⋅[1+(1/n)+(x
-⎯x)
e 0
: Α
1
1/2
] , en la
xx
si
0
:
0
2 1/2
/S ] .
xx
2 1/2
/S ] .
xx
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