Diseño experimental 2137 Juan C. Benavides

Presentación del tema: "Diseño experimental 2137 Juan C. Benavides"— Transcripción de la presentación:

1 Diseño experimental 2137 Juan C. Benavides
Ejemplos Regresión Diseño experimental 2137 Juan C. Benavides Tomado en parte de:

2 Ejercicios - pasos Determinar Variables dependientes e independientes
Analizar diagrama de dispersión Calcular la ecuación de regresión Coeficientes

3 Pasos regresión múltiple
Establecer hipótesis efectos principales, interacciones Seleccionar modelo optimo Diagnosticos Normalidad, varianzas, influencia, outliers Anova modelo general Pruebass e hipótesis coeficientes Si es predicción revisar R2 o R2 ajustado

4 Coeficiente de determinación
Que es el R2 o R2 ajustado Pendiente 𝛽= 𝑐𝑜𝑣(𝑥,𝑦) 𝑣𝑎𝑟(𝑥) = ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 )( 𝑦 𝑖 − 𝑦 ) ( 𝑋 𝑖 − 𝑥 ) 2 Intercepto 𝑦 =a+b 𝑥 a= 𝑦 -b 𝑥 Si: Entonces: Coeficiente de determinación 𝑅 2 = 𝑐𝑜𝑣(𝑥,𝑦) 2 𝑣𝑎𝑟 𝑥 ∗𝑣𝑎𝑟(𝑦)

5 Pruebas de hipotesis en regresión
De dos lados Ho: 𝜷1=0 Ha: 𝜷1≠0 Valor t Regla de decisión Pendiente recta de regresión mayor o menora 0 val1<-sum((unif1-predict(reg1))^2) val2<-sum((x-mean(x))^2) n=length(x) sd_reg<-sqrt(1/(n-2))* (sqrt(val1)/sqrt(val2)) summary(reg1) 𝑡 𝑜𝑏𝑠 = 𝐵 𝜎 𝐵1 𝑡 𝑜𝑏𝑠 ≥ 𝑡 𝛼 2 ,𝑛−2

6 Anova en regresion Total=Modelo+Error

7 Residuos

8 Estrategia en regresion múltiple
Diagnosticos Transformación (si es requerida) Selección de variables (modelos) Regresión múltiple es la busqueda de la estructura escondida de tu experimento

9 Ejemplo completo paso a paso
Descargar library(ggplot2) luz1<-read.csv("luz.csv",header=TRUE)

10 Ejemplo completo paso a paso
Respuesta de la fotosintesis a la radiación

11 Ejemplo completo paso a paso
Respuesta de la fotosintesis a: Radiación Inundación Sitio Humedad Temperatura lm1<-lm(Pendiente_f~sitio*WT.depth*Par_f+Humedad+Temperatura,data=luz1)

12 Estrategia Diagnosticos Transformación (si es requerida)
Selección de variables (modelos)

13 Como presentar los resultados de una regresión

14 Como presentar los resultados de una regresión

15 possibility of alternative conflicting models and seek them out”.
“Sometimes the data speak with a clear and unanimous voice —the conclusions are incontestable. Other times, differing conclusions may be drawn depending on the model chosen. We should acknowledge the possibility of alternative conflicting models and seek them out”. Faraway 2002