Puede agregar términos de interacción y términos polinómicos al modelo. De manera predeterminada, el modelo únicamente contiene contiene los efectos principales para las variables predictoras que se ingresaron en el cuadro de diálogo principal. Haga clic en Predeterminadas para regresar a este modelo en cualquier momento.
Existen diversas maneras de agregar términos, las cuales ilustramos con ejemplos. Para los ejemplos, se asume que la lista Predictores tiene 3 variables continuas, X, Y, Z and 2 variables categóricas, A, B.
- Agregar términos utilizando predictores y términos del modelo seleccionados
- Para agregar términos al modelo, seleccione al menos un predictor o término. Para seleccionar múltiples elementos o eliminar la selección de un elemento, oprima la tecla Ctrl al mismo tiempo que hace clic en los predictores o en los términos. Cuando se agregan interacciones y términos de orden superior, aumenta la multicolinealidad de los predictores. Para reducir esta fuente de multicolinealidad, puede estandarizar los predictores. Para obtener más información vaya a Multicolinealidad en regresión.
- Interacciones hasta el orden
- Agregue todas las interacciones hasta el orden especificado. Supongamos que selecciona los predictores X, Y, A y agrega interacciones hasta el tercer orden. Al hacer clic en Agregar, Minitab agrega X*Y, X*A, Y*A, X*Y*A.
- Términos hasta el orden
- Se utiliza para modelar la curvatura. Esta opción agrega potencias e interacciones hasta el orden especificado. Las potencias son para los predictores continuos. Supongamos que selecciona X, Y, A y términos hasta el tercer orden. Al hacer clic en Agregar, Minitab agrega los términos de potencia para X e Y: X*X, Y*Y, X*X*X, Y*Y*Y. Minitab también agrega interacciones para las variables predictoras y potencias: X*Y, X*A, Y*A, X*X*Y, X*Y*Y, X*X*A, X*Y*A, Y*Y*A.
- Predictores cruzados y términos en el modelo
- Esta opción se puede utilizar de las siguientes maneras:
- Puede cruzar dos o más predictores. Supongamos que selecciona X, Y, Z. Al hacer clic en Agregar, Minitab agrega los siguientes términos: X*X, X*Y, X*Z.
- Puede cruzar dos o más términos que ya están en el modelo. Supongamos que X*A y X*B están en el modelo. Si selecciona solo estos términos y hace clic en Agregar, Minitab agrega X*X*A*B.
- Puede cruzar predictores con términos del modelo. Supongamos que X*X y Y*Y están en el modelo. Si selecciona estos términos y predictores A, B y luego hace clic en Agregar, Minitab agrega X*X*A, X*X*B, Y*Y*A, Y*Y*B. Cada predictor se cruza con cada término del modelo, pero los predictores no se cruzan entre sí y los términos del modelo no se cruzan entre sí.
Nota
Es posible que deba anular la selección de predictores o términos para que solo se seleccionen los términos que desea combinar. Para anular la selección de elementos, presione la tecla Ctrl mientras hace clic en los predictores o términos.
- Términos en el modelo
- Al agregar términos al modelo, los términos se enumeran en el espacio en blanco del cuadro de diálogo. En este espacio, puede seleccionar términos individuales o grupos de términos para eliminarlos o reorganizarlos.
- Predeterminadas
- El modelo se completa únicamente con las variables predictoras que se ingresaron en el cuadro de diálogo principal.
- Eliminar términos
- Puede eliminar uno o más términos del modelo. Seleccione los términos y haga clic en Eliminar (la "X" roja) en el cuadro de diálogo. También puede hacer doble clic en un término para eliminarlo.
- Reorganice los términos
- Para mover un término, selecciónelo y luego haga clic en los botones de flecha en el cuadro de diálogo para mover el término hacia arriba o hacia abajo. También puede mover un bloque contiguo de términos. Haga clic en el primer término, mantenga presionada la tecla Mayúscula y haga clic en el último término para seleccionar el bloque completo. Luego haga clic en la flecha apropiada para mover el bloque.
- Incluir el término de constante en modelo
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Seleccione esta opción para incluir el término constante en el modelo de regresión. En la mayoría de los casos, la constante se debe incluir en el modelo.
Una posible razón para quitar la constante es cuando se puede suponer que la respuesta es 0 cuando los valores del predictor son iguales a 0. Por ejemplo, considere un modelo que predice las calorías en función del contenido de grasas, proteínas 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 de las estadísticas R2 para evaluar el ajuste de los modelos.
