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- ¿Qué es un parámetro ajustado??
- ¿Qué se ajustan los valores de los parámetros??
- ¿Cómo se encuentra el error de la línea de mejor ajuste??
¿Qué es un parámetro ajustado??
El ajuste paramétrico implica encontrar coeficientes (parámetros) para uno o más modelos que se ajuste a los datos. Se supone que los datos son de naturaleza estadística y se dividen en dos componentes: Data = componente determinista + componente aleatorio.
¿Qué se ajustan los valores de los parámetros??
Un valor ajustado es la predicción de un modelo estadístico del valor de respuesta media cuando ingresa los valores de los predictores, niveles de factores o componentes en el modelo. Supongamos que tiene la siguiente ecuación de regresión: y = 3x + 5. Si ingresa un valor de 5 para el predictor, el valor ajustado es 20.
¿Cómo se encuentra el error de la línea de mejor ajuste??
Error/residuos
El error es la diferencia entre el valor real de y y el valor predicho de y. cuadrar el error/residuos. Entonces tenemos que calcular la suma de cuadrados de todos los errores. De todas las líneas posibles, la línea que tiene la menor suma de cuadrados de errores es la línea de mejor ajuste.
