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Predictor(es) libres en cada modelo

Por opción predeterminada, Minitab muestra los mejores modelos de 1 predictor, los mejores modelos de 2 predictores, hasta el modelo que incluye todos los predictores. Si usted ingresa un número mínimo y máximo de predictores, por ejemplo 5 y 12, Minitab solo muestra desde el mejor modelo de 5 predictores hasta el mejor modelo de 12 predictores.

El número total de predictores incluidos en el modelo no incluye los predictores especificados en Predictores en todos los modelos. Por ejemplo, si usted especificó dos predictores para incluirlos en todos los modelos y estableció el número mínimo de predictores en 5 y el número máximo de predictores en 12, Minitab muestra modelos con desde 7 hasta 14 predictores.

Mínimo: Ingrese el mínimo número de predictores libres que desea incluir en el modelo.
Máximo: Ingrese el máximo número de predictores libres que desea incluir en el modelo.

Modelos de cada tamaño que se imprimirán

Ingrese un número de 1 a 5. Por ejemplo, si elige 3, Minitab muestra los estadísticos de bondad de ajuste para los 3 modelos de cada tamaño que tienen los valores más altos de R².

Ajustar intersección

Seleccione Ajustar intersección para incluir la intersección (también conocida como la constante) en el modelo de regresión. En la mayoría de los casos, la constante se debe incluir en el modelo.

Una posible razón para eliminar la constante es cuando se puede presuponer que la respuesta es 0 cuando los valores del predictor son iguales a 0. Por ejemplo, considere un modelo que predice las calorías con base en el contenido de grasa, proteína y carbohidratos de un alimento. Cuando la grasa, proteína y carbohidratos sean iguales a 0, el número de calorías también será 0 (o estará muy cerca de 0).

Cuando compare modelos que no incluyan la constante, utilice S en lugar del estadístico R² para evaluar el ajuste de los modelos.

Mostrar resultados

La tabla expandida muestra 4 estadísticos adicionales:

La suma de los cuadrados de predicción (PRESS)
El criterio de información de Akaike corregido (AICc)
El criterio de información bayesiano (BIC)
El número de condición

Para obtener más información sobre estos estadísticos, vaya a Interpretar todos los estadísticos para Regresión de los mejores subconjuntos.