Tabla de contenido
La estadística de la prueba es t
2
½
[(1/5)+3
/2.5]
= -0.44117.
α/2 = 0.025, puede ser calculado usando la solución numérica para la
ecuación α = UTPT(γ,t) convertido en el capítulo 17. En este programa, γ
representa los grados de libertad (n-2), y α representa la probabilidad de
exceder cierto valor de t, es decir, Pr[ t>t
valor del nivel de la significación es α = 0.05, γ = 3, y t
También, para γ = 3 y α = 0.025, t
que t
> - t
, no podemos rechazar la hipótesis nula, H
α
0
n-2,
/2
hipótesis alternativa, H
1
Este resultado sugiere eso que tomar A = 0 para esta regresión linear debe
ser aceptable. Después de todo, el valor que encontramos para a, es –0.86,
el cuál es relativamente cerca de cero.
Ejemplo 3 – Prueba de significado para la regresión linear. Probar la
hipótesis nula para la pendiente H
Β ≠ 0, al nivel de significado α = 0.05, para ajuste lineal del ejemplo 1.
La
estadística
de
la
0)/(√0.18266666667/2.5) = 18.95. El valor crítico de t, para ν = n – 2 =
3, y α/2 = 0.025, fue obtenido en el ejemplo 2, como t
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
1
x
11
x
12
x
13
.
.
x
x
1,m-1
x
1,m
= (a-0)/[(1/n)+x
0
El valor crítico de t, para ν = n – 2 = 3, y
] = 1 – α. Por el actual ejemplo, el
α
= t
α
n-2,
/2
3,0.025
: Α ≠ 0, , al nivel de significado α = 0.05.
: Β = 0, contra la hipótesis alternativa, H
0
prueba
es
t
=
0
> t
, debemos rechazar la hipótesis nula H
α
0
/2
x
x
...
2
3
x
x
...
21
31
x
x
...
22
32
x
x
...
32
33
.
.
.
.
.
x
...
2,m-1
3,m-1
x
x
...
2,m
3,m
2
1/2
/S
]
= (-0.86)/
xx
= t
α
n-2,
/2
= 3.18244630528. Dado
: Α = 0, contra la
0
(b
-Β
)/(s
/√S
)
=
0
e
xx
= t
α
n-2,
/2
3,0.025
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
Página 18-57
.
3,0.025
:
1
(3.24-
=
:
1
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