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                          Graficos de Dispersión para los Residuos







                                                      Durbin-Watson










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Durbin-Watson

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     Durbin-Watson es una estadística que se utiliza para probar la autocorrelación de los residuos en un modelo de regresión. Esta estadística se basa en la idea de que los residuos de un modelo de regresión deben ser independientes y no correlacionados.      El valor de Durbin-Watson oscila entre 0 y 4, y cuanto más cercano esté a 2, menor será la autocorrelación. Un valor de 2 indica que no hay autocorrelación, un valor menor que 2 indica autocorrelación positiva, mientras que un valor mayor que 2 indica autocorrelación negativa. La interpretación del valor de Durbin-Watson es la siguiente: Si el valor está entre 0 y 2, hay evidencia de autocorrelación positiva en los residuos. Si el valor está cerca de 2, no hay evidencia de autocorrelación. Si el valor está entre 2 y 4, hay evidencia de autocorrelación negativa en los residuos.      Es importante tener en cuenta que Durbin-Watson es una prueba de autocorrelación de primer orden, lo que significa que solo mide la correlación entre
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Graficos de Dispersión para los Residuos

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Diagrama de Dispersión

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     Un diagrama de dispersión es una herramienta gráfica que se utiliza para analizar la relación entre dos variables. En este tipo de diagrama, los valores de una variable se representan en el eje horizontal (eje x) y los valores de la otra variable se representan en el eje vertical (eje y).      Cada punto en el diagrama de dispersión representa una observación de las dos variables. Si los puntos están agrupados cerca de una línea recta, esto sugiere que hay una relación lineal entre las dos variables. Por otro lado, si los puntos están dispersos y no parecen seguir una línea recta, esto sugiere que no hay una relación lineal clara entre las dos variables.      El diagrama de dispersión es una herramienta muy útil para analizar la relación entre dos variables, especialmente cuando se utiliza en conjunto con otras técnicas estadísticas como el coeficiente de correlación y la regresión lineal.
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