PRÁCTICA 7. Regresión lineal
Resumen del modeloe
Modelo
R
R
cuadrado
R cuadrado
ajustado
Error estándar
de la
estimación
Estadísticos de cambio
Cambio en
R cuadrado
Cambio
en F gl1
gl2
Sig.
Cambio
en F
1 ,949a
,901
,901
,46097
,901
1872,692
1
205
,000
2 ,972b
,946
,945
,34340
,044
165,411
1
204
,000
3 ,992c
,984
,983
,18874
,038
472,300
1
203
,000
4 ,992d
,984
,984
,18595
,001
7,127
1
202
,008
a. Predictores: (Constante), lengua castellana
b. Predictores: (Constante), lengua castellana, notas matematica
c. Predictores: (Constante), lengua castellana, notas matematica, lengua extranjera
d. Predictores: (Constante), lengua castellana, notas matematica, lengua extranjera, grupo
e. Variable dependiente: nota media académica
1. Valorar el ajuste del modelo mediante R2, y el incremento sobre R2 de la
última variable que entra en la ecuación de regresión
Todas las puntuaciones de R cuadrado y R cuadrado ajustado Ajuste de
modelo: Coeficiente de determinación en cada paso y coeficiente de determinación
corregido. % de varianza asociado o explicado.
Cambio en la R cuadrado de la última variable (0,001) Incremento de R2. Mejora
del ajuste debida a la VI introducida.
ANOVAa
Modelo
Suma de
cuadrados gl
Media
cuadrática F Sig.
1 Regresión 397,935
1
397,935
1872,692
,000b
Residuo 43,561
205
,212
Total 441,496
206
2 Regresión 417,440
2
208,720
1770,008
,000c
Residuo 24,056
204
,118
Total 441,496
206
3 Regresión 434,265
3
144,755
4063,595
,000d
Residuo 7,231
203
,036
Total 441,496
206
4 Regresión 434,511
4
108,628
3141,461
,000e
Residuo 6,985
202
,035
Total 441,496
206
a. Variable dependiente: nota media académica
b. Predictores: (Constante), lengua castellana
