Regresión Linear Múltiple - HP 50g Guia Del Usuario

3.18244630528. Dado que t
Β ≠ 0, al nivel de significado α = 0.05, para el ajuste lineal del ejemplo 1.
Regresión linear múltiple
Considérese un conjunto de datos de la forma
x
x
x
x
1,m-1
x
Suponga que buscamos un ajuste de los datos de la forma y = b
⋅x ⋅x
b + b + ... + b
2 2 3 3
cuadrados de los coeficientes b = [b
Entonces, el vector de coeficientes se obtiene como b = (X
cual y es el vector y = [y
Por ejemplo, utilizar los datos siguientes para obtener la regresión linear
múltiple
0
x x
1 2
x
11 21
x
12 22
x
13 32
. .
. .
x
2,m-1
x
1,m 2,m
⋅x
. Usted puede obtener la aproximación de mínimos
n n
1 x
11
1 x
12
1 x
13
. .
. .
1 x
1,m
y ... y
1 2
> t , debemos rechazar la hipótesis nula H
α/2
x ...
3
x ...
31
x ...
32
x ...
33
.
. .
x ...
3,m-1
x ...
3,m
b b
0 1 2
x x
21 31
x x
22 32
x x
32 33
. .
. .
x x
2,m 3,m
T
] .
m
x y
n
x y
n1 1
x y
n2 2
x y
n3 3
. .
. .
x y
n,m-1 m-1
x y
n,m m
], al crear la matriz X:
b ... b
3 n
... x
n1
... x
n2
... x
n3
.
. .
... x
n,m
T
⋅X)
:
1
⋅x
+ b +
0 1 1
-1 T
⋅X ⋅y, en la
Página 18-64