Prueba de Hipotesis en la Regresion Lineal Simple

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  • 8/7/2019 Prueba de Hipotesis en la Regresion Lineal Simple

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    Prueba dePrueba deHipHip tesis entesis enla Regresinla Regresin

    LinealLineal

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    Planteamiento de una hiptesisestadstica

    Una hiptesis estadstica es unaafirmacin sobre los valores de los

    ,parmetros de una poblacin o proceso que

    es susceptible de probarse a partir de lainformacin contenida en una muestrarepresentativa que es obtenida de la

    .poblacin

    CONCEPTOS BSICOS DE UNAPRUEBA DE HIPTESIS

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    H0: = . p 0 08 Hiptesis NulaHA: < . p 0 08 Hiptesis Alternativa

    ,El nombre de hiptesis nula se deriva

    del hecho que comnmente se plantea como

    .una igualdad

    La estrategia a seguir para probar unahiptesis es suponer que la H 0 esverdadera , y que en caso de serrechazada por la evidencia que aportan,los datos se aceptar la H .A

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    Estadstico de pruebaLa hiptesis nula es verdadera

    .mientras no se demuestre lo contrario

    El estadstico de prueba es un nmerocalculado a partir de los datos y la

    ,hiptesis nula cuya magnitud permitediscernir si se rechaza o no la H

    0

    .

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    Criterio de rechazoEs el conjunto de posibles valores del

    estadstico de prueba que llevan a

    rechazar la H

    .0

    Pruebas de una y dos colas

    La ubicacin de la regin de rechazo

    depende de si la hiptesis es

    bilateral o

    .unilateral

    H0: = . p 0 08 Unilateral

    HA : < .p 0 08

    H0 : = .p 0 08HA: . p 0 08 Bilateral

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    Fibrax Resistenciay4 1346 1458 14210 14912 14414 16016 15618 15720 16822 16624 16726 17128 17430 183238 2216

    Ejemplo

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    M edida del grado en el cual dos variables.estn relaci on ad as linealment eCovarianzas

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    Sxy = ,1 478Sxx = 910 =X media 17Syy = .2 58 0 8 57 143 =y media.158 2857Valor esperados de los:estimadores

    0= .130 67 47 25

    1=.1 62 41 75 82

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    Es la suma de cuadrados del error ymide la variabilidad no explicada por

    .la recta de regresin

    Cuadrado Medio del Error SCE

    SCE= .18 0 325 53 6=n 14

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    Es necesario evaluar que tan bien el.modelo explica la relacin entre X y YLa hiptesis de mayor inters plantea que(la pendiente 1) e s s ig ni fi ca ti va me nt e

    .diferente de ceroH0 : 1= 0HA : 1 0Con respecto al parmetro 0( )Interseccin al eje y :H0 : 0= 0HA : 0 0

    FORMULACIN DE LAS HIPTESIS

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    ANLISIS DEREGRESINSxy = ,1 478 =X media 17S xx = 910 = .y media 158 2857S yy = .2580 8571 0 = .130 674725CME =.15 0 2712799 1 = .1 62417582=n 14

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    La H 0 se :rechazan si

    = % =5.0 05

    Estadstico deprueba para1 :Estadstico deprueba para0 :

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    . > ( . , )54 0471 t 0 025 12. > .54 0471 2 179

    . > ( . , )12 6391 t 0 025 12. > .12 6391 2 179

    Se rechazan las H 0 para.am bos p armetros

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    ANLISIS DEVARIANZASCRes la suma de cuadrados dela regresin y mide la

    variabilidad explicada por la recta.de regresin

    1 =.1 6241 75 82Sxy = ,1 478

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    FORMULACIN DE LA HIPTESISH0 : 1= 0HA : 1 0

    :Estadstico de prueba

    La H0 :se rechaza siF 0 > ( , , - )F 1 n 2

    = % = . 5 0 05=n 12

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    . > ( . , , )159 71 F 0 05 1 12. > .159 71 4 75El modelo de regresin essignificativo

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    ConclusionesHemos rechazado las hiptesis nulas

    (en ambos anlisis de regresin y de)varianza concluyendo que la

    :ecuacin de regresin

    = . + . %Resistencia 130 67 1 62 Fibra

    Es significativo por lo tanto

    podemos afirmar que nuestro modeloes importante para predecir la.resistencia en nuestro ejemplo