6. Minitab y el Diseño de Experimentos (23)

Ejemplo 10

 

Hagamos un análisis gráfico de este problema tratando de plotear líneas de ajuste para el modelo.

 

Para ello usemos la siguiente secuencia:

 

< Stat > - < Regression > - < Fitted line plot >

 Ajustemos primero el PBI a los Gastos Públicos, GP. Para ello ingresamos en <Response (Y) > PBI y en < Predictor> GP; activamos también <Lineal>.

En < Options > debemos activar < Display confidence intervals > y < Display prediction intervals >  y con un  < Confidence level > de 0.95.

 

Los resultados son los siguientes:

 

Regression

  

The regression equation is

y = - 439 + 13.3 x

 

Predictor   Coef StDev   T   P

Constant -439.2 221.0   -1.99   0.072

x 13.2908   0.9434   14.09  0.000

 

S = 139.9 R-Sq = 94.7% R-Sq(adj) = 94.3%

 

Analysis of Variance

 

Source   DF   SS   MS F   P

Regression 1 3887134 3887134   198.48   0.000

Residual Error   11   215426 19584

Total 12 4102560

 

Y la gráfica de ajuste es la siguiente

 

En rojo se muestra el intervalo de confianza de la media de PBI y en azul, el intervalo de confianza del valor predicho del PBI. Nótese que cuanto menor es la dispersión de los datos, respecto de la media, menor es el ancho de banda. Aquí rē = 94.7%

 

En el caso de PBI vs EX, tenemos la siguiente gráfica. En este caso, el ancho de banda es mucho más angosto y el rē = 98.7%.

 

 

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