Estoy trabajando con algunos datos e intentando ajustar un modelo de regresión lineal múltiple, pero he notado diferencias en los parámetros entre el uso de la función "Linest" de Excel y la función Ajustar modelo - Mínimos cuadrados estándar de JMP17.2. Los parámetros del modelo (intersección y cada coeficiente de la variable X) son similares entre sí, pero no idénticos. Los datos entrantes son idénticos.
¿En qué se diferencia la función linest de Excel de la forma en que se aplica el método de mínimos cuadrados en JMP 17.2? ¿Cuál es "mejor"? ¿O en qué se diferencian? ¿Es posible hacer que JMP se comporte exactamente igual que Excel, o viceversa?
Hola @ScrivensL ,
Es posible que necesites compartir algunos datos (anonimizarlos, por supuesto) o explicar un poco más cuál es el problema, porque cuando comparo el modelo de ajuste SLS de JMP y la función ESTIMACION.LINEAL en Excel, obtengo exactamente las mismas respuestas de ambos.
Como ejemplo, estoy usando datos de MS, que puedes encontrar aquí en la página de definición de LINEST. Cuando ejecutas el modelo de ajuste de SLS en JMP, obtienes esto como informe resumido:
Si realiza la misma regresión múltiple en Excel, obtendrá esto para la salida con los mismos datos de entrada que con JMP:
La parte inferior de la captura de pantalla muestra cómo se presentan los datos de la función ESTIMACION.LINEAL al activar la opción de estadísticas en la función. Si observa detenidamente, verá que las estimaciones para el ajuste, así como las estadísticas, son todas idénticas a las de JMP. Lo único que parece diferente es el redondeo, pero eso se debe a que el valor predeterminado de JMP está configurado en una cantidad menor de dígitos significativos que Excel.
Por lo tanto, no estoy seguro de dónde ves una discrepancia. Tendría que usar los mismos datos para ver si puedo reproducir las diferencias que ves. Con estos datos, obtengo lo mismo de ambos programas.
¡Espero que esto ayude!
DS
