¿Hay alguna información que podamos extraer del residual?

1. ¿Qué nos dicen los residuos??
2. ¿Cómo se interpreta una trama residual??
3. ¿Por qué es importante el análisis residual??

¿Qué nos dicen los residuos??

Un residual es una medida de qué tan bien una línea se ajusta a un punto de datos individual. Esta distancia vertical se conoce como residual. Para los puntos de datos por encima de la línea, el residual es positivo y para los puntos de datos por debajo de la línea, el residual es negativo. Cuanto más cercano el residual de un punto de datos sea a 0, mejor será el ajuste.

¿Cómo se interpreta una trama residual??

Si los puntos no muestran ningún patrón, es decir, los puntos se dispersan al azar, podemos concluir que un modelo lineal es un modelo apropiado. Si los puntos muestran un patrón curvo, como un patrón en forma de U, podemos concluir que un modelo lineal no es apropiado y que un modelo no lineal podría encajar mejor.

¿Por qué es importante el análisis residual??

El análisis residual es una clase útil de técnicas para la evaluación de la bondad de un modelo ajustado. Verificar los supuestos subyacentes es importante ya que la mayoría de los estimadores de regresión lineal requieren una función de regresión correctamente especificada y errores independientes e idénticamente distribuidos para ser consistentes.