Usted puede agregar términos de interacción y términos polinómicos al modelo. Por opción predeterminada, el modelo solamente 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.
Hay varias maneras de agregar términos. Se utilizan ejemplos para ilustrarlas. Para los ejemplos, vamos a presuponer que la lista Predictores tiene 3 variables continuas (X, Y y Z) y 2 variables categóricas (A y 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 deseleccionar un elemento, presione la tecla Ctrl mientras hace clic en los predictores o términos. Cuando se agregan interacciones y términos de orden superior, aumenta la multicolinealidad de los predictores. Para reducir esta fuente de multicolinealidad, puedeestandarizar 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 usted selecciona los predictores X, Y, A y agrega interacciones hasta el orden 3. Cuando hace 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 usted selecciona X, Y, A y los términos hasta el orden 3. Cuando hace clic en Agregar, Minitab agrega los términos de potencia para X y Y: X*X, Y*Y, X*X*X, Y*Y*Y. Minitab también agrega interacciones para las variables predictoras y las 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:
- Usted puede cruzar dos o más predictores. Supongamos que usted selecciona X, Y, Z. Cuando hace clic en Agregar, Minitab agrega los siguientes términos: X*X, X*Y, X*Z.
- Usted puede cruzar dos o más términos que ya estén en el modelo. Supongamos que X*A y X*B están en el modelo. Si selecciona solamente estos términos y hace clic en Agregar, Minitab agrega X*X*A*B.
- Usted puede cruzar predictores con términos incluidos en el modelo. Supongamos que X*X y Y*Y están en el modelo. Si selecciona estos términos y los 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 probable que tenga que desmarcar predictores o términos para que solo estén seleccionados los términos que desea cruzar. Para desmarcar elementos, presione la tecla Ctrl mientras hace clic en los predictores o términos.
- Términos en el modelo
- Cuando usted agrega términos al modelo, los términos se muestran en el espacio blanco del cuadro de diálogo. En este espacio, puede seleccionar términos individuales o grupos de términos para eliminarlos o reordenarlos.
- Predeterminadas
- Rellena el modelo solamente con las variables predictoras que usted ingresó en el cuadro de diálogo principal.
- Eliminar términos
- Usted 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.
- Reordenar términos
- Para mover un término, selecciónelo y, a continuación, haga clic en uno de 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 y mantenga presionada la tecla Mayús y luego 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 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.
