11.5: Laboratorio de Biometría #5

Nombre: ______________________________________________________

Estás trabajando en una fuente de energía alternativa y la biomasa es un componente clave. Se quiere predecir la biomasa aérea para esta región, y cree que la biomasa está relacionada con variables de sustrato (subsuelo) de salinidad, acidez del agua, potasio, sodio y zinc. Su tripulación recopila información sobre la biomasa y estas cinco variables para 45 parcelas.

Experimento 1

Antes de crear este modelo de regresión, debe examinar las relaciones entre cada una de las cinco variables predictoras y la biomasa (la variable de respuesta). Crear cinco diagramas de dispersión utilizando biomasa como variable de respuesta (y) y cada una de las variables predictoras (x). Compute el coeficiente de correlación lineal para cada par. Describir las relaciones.

Gráfico>Scatterplot>Simple>OK. La variable respuesta (variable y) es Bio y las cinco variables predictoras son las variables x. Mira las gráficas de dispersión y describe cada relación a continuación. A continuación computa el coeficiente de correlación para cada par y escribe el valor r a continuación. ESTAT>Estadística Básica>Correlación. Puedes hacer fácilmente todas las correlaciones a la vez creando una matriz de correlación. Ponga todas las variables predictoras en el cuadro Variables juntas.

Correlación (r) Descripción

Bio v. sal ______________________________________________________

Bio V.ph ______________________________________________________

Bio v. K _______________________________________________________

Bio v. Na ______________________________________________________

Bio v. Zn ______________________________________________________

Encierra en círculo el par anterior que tiene la relación lineal más fuerte.

Experimento 2

Ahora vas a crear cuatro modelos de regresión usando las variables predictoras. Comparará el R2 ajustado, el error estándar de regresión, los valores p para cada coeficiente y los residuos para cada modelo. Usando esta información, seleccionará el mejor modelo y expondrá sus razones para esta elección.

Comience con el modelo completo usando las cinco variables predictoras. ESTADO>Regresión>Regresión General. Ponga Bio en el cuadro Respuesta y las cinco variables predictoras en el cuadro Modelo (ver imagen). Haga clic en Resultados y asegúrese de que la ecuación de regresión, la tabla de coeficientes, Mostrar intervalos de confianza, Resumen del modelo y Tabla de análisis de varianza estén verificadas (ver imagen). Haga clic en Aceptar. Haga clic en Gráficas y asegúrese de que en Gráficas residuales estén seleccionadas las gráficas individuales y Residual versus ajustes (ver imagen). Haga clic en Aceptar.

MODELO 1

Escribir el modelo de regresión _______________________________________________

Escribe el adj. R2 ________________________________________________________

Escriba el error estándar de regresión _________________________________________

Examinar la parcela residual. ¿Hay algún problema? ____________________________

Escribe las variables que NO sean significativas ________________________________

MODELO 2

Ahora elimine la variable MENOS significativa (el valor p más alto) y repita los pasos usando solo las variables restantes.

Escribir el modelo de regresión _______________________________________________

Escribe el adj. R2 ________________________________________________________

Escriba el error estándar de regresión _________________________________________

Examinar la parcela residual. ¿Hay algún problema? ____________________________

Escribe las variables que NO sean significativas ________________________________

MODELO 3

Ahora elimine la variable MENOS significativa (el valor p más alto) y repita los pasos usando solo las variables restantes.

Escribir el modelo de regresión _______________________________________________

Escribe el adj. R2 ________________________________________________________

Escriba el error estándar de regresión _________________________________________

Examinar la parcela residual. ¿Hay algún problema? ____________________________

Escribe las variables que NO sean significativas ________________________________

MODELO 4

Ahora elimine la variable MENOS significativa (el valor p más alto) y repita los pasos usando solo las variables restantes.

Escribir el modelo de regresión _______________________________________________

Escribe el adj. R2 ________________________________________________________

Escriba el error estándar de regresión _________________________________________

Examinar la parcela residual. ¿Hay algún problema? ____________________________

Escribe las variables que NO sean significativas ________________________________

Experimento 3

Seleccione el mejor modelo y exponga sus razones para seleccionar este modelo.