Utilizando o processo Forward Selection, a melhor regressão foi obtida tendo como variáveis explicativas X1 e X2, com as variáveis entrando nessa ordem. Os resultados obtidos são apresentados a seguir.
A tabela ANOVA para o modelo Y = !$ \beta !$0 + !$ \beta !$1X1 + !$ \epsilon !$ é:
ANOVA - Modelo Y = !$ \beta !$0 + !$ \beta !$1X1 + !$ \epsilon !$
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Fonte de variação |
Graus de liberdade |
Soma dos quadrados |
Média dos quadrados |
F |
Fsig |
|
Devido à regressão Devido aos resíduos Total |
1 18 19 |
86 77 163 |
86 4,3 |
20,10 |
0,0003 |
A tabela ANOVA para o modelo Y = !$ \beta !$0 + !$ \beta !$1X1 + !$ \beta !$2X2 + !$ \epsilon !$ é:
ANOVA - Modelo Y = !$ \beta !$0 + !$ \beta !$1X1 + !$ \beta !$2X2 + !$ \epsilon !$
|
Fonte de variação |
Graus de liberdade |
Soma dos quadrados |
Média dos quadrados |
F |
Fsig |
|
Devido à regressão Devido aos resíduos Total |
2 17 19 |
95 68 163 |
47,5 4,0 |
11,88 |
0,0006 |
Com base nesses resultados, qual a decisão sobre H0 : !$ \beta !$2 = 0 versus H1 : !$ \beta !$2 !$ \ne !$ 0, utilizando nível de 5% de significância?
