Enunciado

Um conjunto de experimentos foi realizado para

determinar uma maneira de prever o tempo de cozimento y em junção de vários níveis da largura do forno *, e

da temperatura do gás * ,. Os dados codificados foram

registrados como se segue. Estime a equação de regressão linear múltipla

Pr\xux2 = j3» + /3i*i +/32*2.

Passo 1

Saaaalve, tranquilo? Vamos lá resolver mais uma questão juntos?! 😊

Tem-se dado que um conjunto de ensaios experimentais foram feitos para determinar uma maneira de prever o tempo de cozimento ( y ) em vários níveis de largura do forno x 1 e temperatura da chaminé x 1 .

Passo 2

Agora precisamos ajustar o modelo de regressão múltipla ao conjunto de dados dado, que é da forma dada abaixo:

μ Y ∣ x 1 , x 2 = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2

o modelo estimado para o modelo acima é o seguinte: y i = y ˆ i + e i = b 0 + b 1 x 1 + b 2 x 2 + e i para todos os i = 1,2 10 , enquanto b 0 , b 1 , b 2 que são estimativas de mínimos quadrados de β 0 , β 1 , β 2 respectivamente. A solução para os coeficientes de regressão é dada da seguinte forma: b ˆ = X ' X - 1 X ' y , que também é conhecida como estimativas OLS ou estimativas de mínimos quadrados ordinários.

Passo 3

Agora usamos MINTAB para ajustar o modelo para o conjunto de dados dado, a saída é a seguinte:A equação de regressão é

y = 0.580 + 2.71 × 1 + 2.05 × 2

Predictor Coef SE Coef T PConstant 0.58000.60690.960.371 × 12.71220.202113.420.000 × 22.049710.0480842.630.000

S = 0.656971 R - S q = 100.0 % R - S q ( a d j ) = 100.0 %

Aqui podemos constatar que o modelo é o mais adequado para o conjunto de dados dado, uma vez que o valor R-quadrado ajustado é, ou 100.0 seja, a grande influência das variáveis preditoras sobre a variável resposta.

Passo 4

Portanto, podemos prever melhor o tempo de cozimento para determinados vários níveis de largura do forno e temperatura da chaminé. Agora, os elementos da matriz inversa são

X ' X - 1 = 0.853248 - 0.237196 0.0427725 - 0.237196 0.094620 - 0.0211069 0.042773 - 0.021107 0.0053564

E usando a relação b = X ' X - 1 X ' y , os coeficientes de regressão estimados são b 0 = 0.580 ,   b 1 = 2.71 e b 2 = 2.05

Resposta

Resposta nos passos.

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