Qué tan normales son los residuales residuales

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¿Qué tan normales son los residuales? ¿Residuales individuales - tendencias; o separados? Histograma - ¿curva de campana? Ignórese para grupos pequeños de información (<30) ¿Aleatorio alrededor de cero, sin tendencias? Buscar las inconsistencias mayores Diagnóstico del Modelo de Residuales Gráfica Normal de Residuales Tabla de Residuales Histograma de Residuales Residuales vs. Ajustes Marcador Normal Número de Observación Ajuste Frecuencia 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 3 2 1 0 10 5 0 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 -50 X=0.000 3.0SL=43.26 -3.0SL=-43.26 550 500 450 20 10 0 -10 -20 2 1 0 -1 -2 20 10 0 -10 -20 Residual Residual Residual
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ANÁLISIS DE REGRESIÓN Al usar el criterio de mínimos cuadrados para obtener la recta que mejor se ajuste a nuestros datos, podemos obtener el valor mínimo para la suma de cuadrados del error (SSE) xy y SS b SS SSE 1 A la varianza de los errores e se le llama varianza residual siendo denotada por 2 e s , se encuentra dividiendo SSE entre n-2 2 2 n SSE S e La raíz cuadrada positiva de la varianza residual se llama error estándar de estimación y se denota por S e . Aplicando las fórmulas en obtenemos la suma de cuadrados del error, la varianza residual y el error estándar de la estimación: SSE = 82.88-(-0.13472)(-212.25) =54.2849 0475 . 9 6 2849 . 54 2 e S S e = 3.007 Página 6
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  • Fall '19
  • Mínimos cuadrados, Análisis de la regresión, Varianza

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