Analisis de los Residuos
El análisis de los residuos es una técnica utilizada para evaluar la calidad del modelo de regresión lineal ajustado y para verificar si se cumplen los supuestos del modelo. Los residuos son las diferencias entre los valores observados y los valores estimados por el modelo. Un residuo positivo indica que el valor observado es mayor que el valor estimado y un residuo negativo indica lo contrario.
Existen varias formas de analizar los residuos, algunas de ellas son:
Gráfico de residuos vs. ajuste: Este gráfico muestra los residuos en el eje vertical y los valores ajustados por el modelo en el eje horizontal. Si el modelo es adecuado, los puntos deberían distribuirse aleatoriamente alrededor de una línea horizontal. Si se observan patrones, como una curva en forma de U o una línea inclinada, podría indicar que el modelo no es adecuado.
Gráfico de residuos vs. variables explicativas: Este gráfico muestra los residuos en el eje vertical y una variable explicativa en el eje horizontal. Este gráfico se utiliza para verificar si hay una relación entre las variables explicativas y los residuos. Si se observa una relación, podría indicar que la variable no está incluida en el modelo o que la relación no es lineal.
Gráfico de normalidad: Este gráfico muestra los residuos en el eje vertical y una distribución normal en el eje horizontal. Si los residuos siguen una distribución normal, los puntos deberían distribuirse alrededor de una línea recta. Si los puntos se desvían de la línea recta, podría indicar que los residuos no siguen una distribución normal.
Gráfico de autocorrelación: Este gráfico muestra los residuos en el eje vertical y el número de observación en el eje horizontal. Este gráfico se utiliza para verificar si hay una correlación entre los residuos en diferentes puntos del tiempo. Si hay una correlación, podría indicar que el modelo no está capturando algún patrón en los datos.
Un análisis adecuado de los residuos es importante para validar el modelo de regresión lineal ajustado y para realizar inferencias precisas sobre los parámetros del modelo.
Comentarios
Publicar un comentario