Graficador de grafico de residos de regresion lineal
Instrucciones: Utilice este generador de gráficos residuales para construir un gráfico residual para el valor obtenido con un análisis de regresión lineal basado en los datos de muestra proporcionados por usted. Ingrese los datos para la variable independiente \((X)\) y la variable dependiente (\(Y\)), en el siguiente formulario:
Acerca de este gráfico de trazado residual
Uno de los principales requisitos para que los resultados y las predicciones de un análisis de regresión sean válidos es que se cumplan los supuestos de regresión lineal. Los supuestos de independencia, normalidad y homocedasticidad de los errores son cruciales para tener resultados de regresión confiables.
El uso de gráficos basados en residuos es crucial para evaluar rápidamente si no se cumplen o no los supuestos y si se necesita una corrección.
Una vez que hemos estimado los coeficientes de regresión correspondientes a la intersección con el eje y y la pendiente, \(\hat \beta_0\) y \(\hat \beta_1\), podemos proceder con el cálculo de los valores predichos.
¿Cómo se calculan los valores residuales de regresión?
El cálculo es sencillo. El primer paso consiste en calcular los coeficientes de regresión lineal, que se utilizan de la siguiente manera para calcular los valores predichos:
\[ \hat y = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 x \]Una vez que se calculan los valores predichos \(\hat y\), podemos calcular los residuos de la siguiente manera:
\[\text{Residual} = y - \hat y\]¿Qué te muestra una gráfica residual?
Los gráficos de residuos se utilizan para verificar los supuestos de regresión lineal. Es una forma visual de evaluar rápidamente si los supuestos se violan gravemente o no. Para una evaluación más concisa del cumplimiento de los supuestos de regresión lineal, existen pruebas estadísticas específicas para cada supuesto.
Los diferentes tipos de gráficos de residuos son: residuos versus número de observación (proporcionado por esta calculadora), que se utiliza para evaluar la hipótesis de independencia del error. Además, tenemos la gráfica de normalidad de los residuos (que se usa para evaluar la normalidad de los errores) y la gráfica de residuos versus el valor predicho, que se usa para evaluar el supuesto de homocedasticidad del error.
¿Cómo grafica los residuos de un modelo de regresión lineal?
Hay diferentes tipos de gráficos que involucran residuos. Esta calculadora le mostrará el cálculo de residuos y le mostrará un gráfico de residuos versus número de observación.
Este generador de gráficos de residuos le permite evaluar si los residuos parecen aparecer aleatoriamente en el tiempo (por lo que son independientes), o si hay algún tipo de patrón en el tiempo (lo que indicaría que los residuos no serían independientes, y un se violaría el supuesto de regresión).
Si solo necesita calcular los resultados de la regresión, puede usar este calculadora de modelo de regresión lineal , para obtener los coeficientes de regresión estimados basados en los datos de muestra proporcionados.