En este tema
S
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| MSE | cuadrado medio del error |
R-cuad.
El R2 también es denominado como el coeficiente de determinación.
Fórmula
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| yi | i ésimo valor de respuesta observado |
 | respuesta media |
 | i iésima respuesta ajustada |
R-cuad.(ajustado)
Mientras que los cálculos de R2 ajustados pueden producir valores negativos, Minitab muestra el cero para estos casos.
Notación
| Término | Description |
|---|---|
 | iésimo valor de respuesta observado |
 | iésima respuesta ajustada |
 | respuesta media |
| n | número de observaciones |
| p | número de términos en el modelo |
R-cuad.(pred)
Aunque los cálculos de R2(pred) pueden producir valores negativos, para estos casos Minitab muestra cero.
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| yi | i ésimo valor de respuesta observado |
 | respuesta media |
| n | número de observaciones |
| ei | i ésimo residuo |
| hi | i ésimo elemento diagonal de X(X'X)–1X' |
| X | matriz de diseño |
PRESS
Evalúa la capacidad de predicción del modelo y se calcula de la siguiente manera:
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| n | número de observaciones |
| ei | iésimo residuo |
| hi | iésimo elemento diagonal de X (X' X)-1X' |
Log-verosimilitud
Para análisis no ponderados, Minitab utiliza la siguiente ecuación:
Para un análisis que tenga ponderaciones para las observaciones, Minitab utiliza la siguiente ecuación:
Las observaciones con ponderaciones de 0 no están en el análisis.
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| n | el número de observaciones |
| R | la suma de los cuadrados para el error del modelo |
| wi | la ponderación de la iiésima observación |
AICc (Criterio de información de Akaike corregido)
AICc no se calcula cuando 
.
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| n | el número de observaciones |
| p | el número de coeficientes en el modelo, incluida la constante |
BIC (Criterio de información bayesiano)
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| p | el número de coeficientes en el modelo, incluida la constante |
| n | el número de observaciones |
Cp de Mallows
Notación
| Término | Description |
|---|---|
| SSEp | suma de errores cuadráticos para el modelo considerado |
| MSEm | cuadrado medio del error para el modelo con todos los términos candidato |
| n | número de observaciones |
| p | número de términos en el modelo, incluyendo la constante |
