Se utiliza para modelar la relación bivariada entre una variable explicativa continua y una variable de resultado continua. Es útil para describir la relación entre las variables y predecir un resultado para diferentes valores de la variable explicativa.
Regresión lineal simple usando ajuste Y por X
- Desde una tabla de datos JMP ® abierta, seleccione Analizar > Ajustar Y por X.
- Haga clic en una variable continua en Seleccionar columnas y haga clic en Y, Respuesta (las variables continuas tienen triángulos azules).
- Seleccione una segunda variable continua y haga clic en Factor X .
- Haga clic en Aceptar para generar un diagrama de dispersión.
- Para ajustar una línea de regresión, haga clic en el triángulo rojo y seleccione Ajustar línea .
De forma predeterminada, JMP proporcionará los siguientes resultados:
- La ecuación de regresión (bajo Ajuste Lineal).
- El resumen de Fit.
- Falta de ajuste (si la tabla de datos incluye réplicas de valores X).
- La tabla ANOVA.
- Las estimaciones de los parámetros.
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)
- Para otras opciones de ajuste, como polinomios , transformaciones (ajuste especial) y spline (bajo flexible), utilice el triángulo rojo superior .
- Para agregar una leyenda, cambiar marcadores o realizar otros cambios en la visualización gráfica, haga clic derecho en el gráfico.
- Haga doble clic en los ejes para cambiar la configuración de los ejes.
- Otros pasos de análisis comunes en la regresión lineal (por ejemplo, graficar residuos , agregar bandas de confianza , guardar valores predichos y residuos en la tabla de datos , entre otros) se pueden encontrar debajo del triángulo rojo junto al título del ajuste de la ecuación (por ejemplo, “Ajuste lineal”).
- Para ajustar líneas independientes para las categorías de una variable de agrupación, haga clic en el triángulo rojo superior , seleccione "Agrupar por" y elija una variable de agrupación. Luego, haga clic de nuevo en el triángulo rojo superior y seleccione "Línea de ajuste" . JMP ajustará líneas independientes y proporcionará resultados para cada nivel de la variable de agrupación.
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