TAREA STATA N° 10 REGRESION LINEAL MULTIPLE

...

[pic 2]

Impresiona una relación lineal positiva, es decir que a mayor peso del RN mayor circunferencia craneana hay

CIRCUNFERENCIA CRANEANA Y TALLA DEL RN

. twoway (scatter circran talla)

[pic 3]

Impresiona una relación lineal positiva, es decir que a mayor talla del RN mayor circunferencia craneana hay

- Cuantificar:

Coeficiente de correlación

CIRCUNFERENCIA CRANEANA Y PESO DEL RN

. pwcorr circran pesonac, sig

| circran pesonac

-------------+------------------

circran | 1.0000

|

|

pesonac | 0.6246 1.0000

| 0.0000

Existe correlación lineal positiva entre estas variables ; rp=0.6246; con p significativa (

Regresión lineal

. regress circran talla

Source | SS df MS Number of obs = 680

-------------+------------------------------ F( 1, 678) = 177.79

Model | 55.3354559 1 55.3354559 Prob > F = 0.0000

Residual | 211.016015 678 .31123306 R-squared = 0.2078

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2066

Total | 266.351471 679 .392270207 Root MSE = .55788

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

circran | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

talla | .2906768 .0217997 13.33 0.000 .2478737 .3334799

_cons | 7.324363 .4426034 16.55 0.000 6.455325 8.193402

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

Con los resultados obtenidos en la regresión no podemos rechazar la H0, por lo que existe una relación lineal. Con una variabilidad de la circunferencia craneana explicada en un 20.78% por la talla del RN. La ecuación quedaría de la siguiente manera:

circran= 7.3244+0.29068(talla)

Por cada pulgada que incremente la talla, la circunferencia craneana aumentará 0.29068 pulgadas

CIRCUNFERENCIA CRANEANA Y TALLA DEL RN

Coeficiente de correlación

. pwcorr circran talla, sig

| circran talla

-------------+------------------

circran | 1.0000

|

|

talla | 0.4558 1.0000

| 0.0000

Existe correlación lineal positiva entre estas variables; rp=0.4558; con p significativa (

Regresión lineal

. regress circran pesonac

Source | SS df MS Number of obs = 680

-------------+------------------------------ F( 1, 678) = 433.68

Model | 103.906566 1 103.906566 Prob > F = 0.0000

Residual | 162.444905 678 .239594255 R-squared = 0.3901

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.3892

Total | 266.351471 679 .392270207 Root MSE = .48948

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

circran | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

pesonac | .3581183 .0171966 20.82 0.000 .3243533 .3918834

_cons | 10.52733 .1306138 80.60 0.000 10.27088 10.78379

Con los resultados obtenidos en la regresión no podemos rechazar la H0, por lo que existe una relación lineal. Con una variabilidad de la circunferencia craneana explicada en un 39.01% por el peso del RN. La ecuación quedaría de la siguiente manera:

circran= 10.5273+0.3581(peso)

Por cada libra que se incremente el peso, la circunferencia craneana aumentará 0.3581pulgadas

- Efectúe una regresión lineal Múltiple para construir un modelo predictivo de LA CIRCUNFERENCIA CRANEANA del Recién Nacido.

- Evaluar qué variables predicen la circunferencia craneana del RN. Comando regress

. regress circran semgest edadmad cigdiam tallamad pesomad edadpad educpad cigdiap tallapad

Source | SS df MS Number of obs = 680

-------------+------------------------------ F( 9, 670) = 9.17

Model | 29.2228361 9 3.24698178 Prob > F = 0.0000

Residual | 237.128635 670 .353923335 R-squared = 0.1097

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.0978

Total | 266.351471 679 .392270207 Root MSE = .59491

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