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Riesgo de Infección. Probabilidad promedio estimada de adquirir infección en el hospital (en porcentaje).

Enviado por   •  3 de Enero de 2018  •  2.289 Palabras (10 Páginas)  •  285 Visitas

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...

1 0.2306 0.2127 9.1893 1.22192 X2

1 0.1496 0.1299 14.4688 1.35046 X4

1 0.1411 0.1211 15.0283 1.36408 X3

1 0.1215 0.1010 16.3064 1.39520 X5

-----------------------------------------------------------------------------------

2 0.3516 0.3207 3.2955 1.05426 X1 X2

2 0.3235 0.2913 5.1296 1.09997 X2 X3

2 0.3179 0.2854 5.4926 1.10902 X2 X4

2 0.2887 0.2548 7.4003 1.15657 X2 X5

2 0.2698 0.2350 8.6320 1.18728 X1 X5

2 0.2594 0.2241 9.3095 1.20416 X1 X3

2 0.2519 0.2163 9.7981 1.21634 X1 X4

2 0.1499 0.1094 16.4546 1.38226 X3 X4

2 0.1496 0.1091 16.4687 1.38261 X4 X5

2 0.1411 0.1002 17.0242 1.39646 X3 X5

-----------------------------------------------------------------------------------

3 0.3720 0.3260 3.9663 1.04603 X1 X2 X3

3 0.3677 0.3215 4.2420 1.05307 X1 X2 X5

3 0.3623 0.3156 4.5991 1.06219 X1 X2 X4

3 0.3336 0.2848 6.4712 1.10999 X2 X3 X5

3 0.3237 0.2742 7.1158 1.12645 X2 X3 X4

3 0.3207 0.2710 7.3126 1.13148 X2 X4 X5

3 0.2870 0.2348 9.5079 1.18753 X1 X4 X5

3 0.2802 0.2276 9.9493 1.19880 X1 X3 X4

3 0.2724 0.2192 10.4612 1.21187 X1 X3 X5

3 0.1499 0.0877 18.4496 1.41585 X3 X4 X5

-----------------------------------------------------------------------------------

4 0.4015 0.3417 4.0375 1.02170 X1 X2 X3 X4

4 0.3721 0.3093 5.9561 1.07192 X1 X2 X3 X5

4 0.3689 0.3058 6.1636 1.07735 X1 X2 X4 X5

4 0.3341 0.2675 8.4392 1.13690 X2 X3 X4 X5

4 0.3028 0.2330 10.4800 1.19032 X1 X3 X4 X5

-----------------------------------------------------------------------------------

5 0.4021 0.3255 6.0000 1.04689 X1 X2 X3 X4 X5

Pruebas de significancia de la Regresión.

[pic 30]

Usando el valor p: El valor p (vp) del modelo

[pic 31]

[pic 32]

[pic 33]

[pic 34]

[pic 35]

[pic 36]

Como , caen en la región de rechazo, entonces rechazamos , por lo tanto al menos una de los parámetros no significativos es diferente de cero.[pic 37][pic 38]

---------------------------------------------------------------

- Usando el modelo de RLM del punto 1, plantee una prueba de hipótesis de significancia que sólo pueda resolverse a través de una prueba de hipótesis lineal general, indicando el juego de hipótesis de la forma , los modelos completo y reducido, así como la expresión en detalle para calcular el estadístico de prueba (no se requiere un valor calculado). Con K= 5 Podemos Formular:[pic 39]

[pic 40]

[pic 41]

Interesa llevar a la forma [pic 42]

[pic 43]

[pic 44]

0

0

0

1

-1

0

[pic 45]

=

0

0

0

0

0

0

1

[pic 46]

0

[pic 47]

[pic 48]

Sea el # de filas linealmente Independientes de T considere el modelo inicial FM (Full Model) y el Modelo resultante de aplicar Ho o Modelo reducido RM (Reduced Model)[pic 49]

[pic 50]

Como y , entonces el modelo reducido resulta:[pic 51][pic 52]

[pic 53][pic 54]

Luego, se calcula una suma de cuadrados debido a la hipótesis () así:[pic 55]

[pic 56]

[pic 57]

[pic 58]

El Estadístico de Prueba es

[pic 59]

Rechazo si o si [pic 60][pic 61][pic 62]

---------------------------------------------------------------

- Sobre el modelo de RLM del punto 1, realice una validación de los supuestos y examine si hay valores atípicos, de balanceo e influénciales. ¿Qué puede decir acerca de la validez de éste modelo? Argumente.

Resultado de SAS

Tests para normalidad

Test -Estadístico-- -----P-valor------

Shapiro-Wilk W 0.97643 Pr

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