Especificar la configuración predeterminada para las gráficas de residuos en ANOVA, Regresión y DOE

Herramientas > Opciones > Modelos lineales > Gráficas de residuo

Especifique la configuración predeterminada para las gráficas de residuos en ANOVA, Regresión y DOE. Los cambios que haga en los valores predeterminados se mantendrán vigentes hasta que los cambie de nuevo, incluso después de salir de Minitab.
Nota

Para especificar la configuración para las gráficas de residuos en las series de tiempo, en Minitab, elija Herramientas > Opciones > Gráficas individuales > Gráficas de residuos para series de tiempo.

Residuos para las gráficas
Para obtener más información, vaya a ¿Qué tipos de residuos se incluyen en Minitab?.
  • Regular: Graficar los residuos sin procesar (también conocidos como residuos regulares).
  • Estandarizado: Graficar los residuos estandarizados.
  • Eliminado: Graficar los residuos eliminados studentizados.
Residuos para Analizar variabilidad
Para obtener más información, vaya a Residuos en Analizar variabilidad.
  • Relación: Graficar los residuos de relación.
  • Ln: Graficar los residuos de logaritmo natural (ln).
  • Ln estandarizado: Graficar los residuos estandarizados de logaritmo natural (ln).
Residuos para estudio de estabilidad (lote aleatorio)
Para obtener más información, vaya a Ajustes y residuos marginales vs. ajustes y residuos condicionales.
  • Marginal regular: Graficar los residuos marginales.
  • Marginal estandarizado: Graficar los residuos marginales estandarizados.
  • Condicional regular: Graficar los residuos condicionales.
  • Condicional estandarizado: Graficar los residuos condicionales estandarizados.
Residuos para regresión ortogonal
  • Regular: Graficar los residuos sin procesar (también conocidos como residuos regulares).
  • Estandarizado: Graficar los residuos estandarizados.
Residuos para modelo de efectos mixtos
Para obtener más información, vaya a Ajustes y residuos marginales vs. ajustes y residuos condicionales.
  • Condicional regular: Los residuos condicionales son la diferencia entre los ajustes condicionales y los valores observados en los datos de la muestra. Utilice los residuos condicionales para verificar la normalidad del término de error.
  • Condicional estandarizado: Graficar las versiones estandarizadas de los residuales condicionales. Si una observación tiene un residuo estandarizado mayor que 2, puede ser un valor atípico en los datos.
  • Marginal regular: Los residuos marginales son la diferencia entre los ajustes marginales y los valores observados en los datos de la muestra. Utilice los residuos marginales para evaluar si las ecuaciones marginales pueden representar la respuesta media de y en diferentes niveles de los términos de efecto fijo.
  • Marginal estandarizado: Graficar las versiones estandarizadas de los residuos marginales. Si una observación tiene un residuo estandarizado mayor que 2, puede ser un valor atípico en los datos.
Gráficas de residuo
  • Gráficas individuales: Mostrar las gráficas seleccionadas en ventanas separadas.
  • Cuatro en uno: Mostrar un histograma de residuos, una gráfica normal de los residuos, una gráfica de residuos vs. ajustes y una gráfica de residuos vs. orden en una sola ventana.
Al crear gráficas individuales
Para obtener más información, vaya a Gráficas de residuos incluidas en Minitab.
  • Histograma de residuos: Mostrar un histograma de los residuos.
  • Gráfica normal de residuos: Mostrar una gráfica de probabilidad normal de los residuos.
  • Residuos vs. ajustes: Graficar los residuos vs. los valores ajustados.
  • Residuos vs. orden: Graficar los residuos vs. el orden de los datos. El número de fila para cada punto de los datos se muestra en el eje X (por ejemplo, 1 2 3 4... n).
Incluir prueba de Anderson-Darling con gráfica normal
Mostrar el estadístico de Anderson-Darling en la gráfica de probabilidad normal de los residuos. El estadístico solo se muestra para los modelos que tienen tres o más grados de libertad para el error. Para obtener más información, vaya a El estadístico de Anderson-Darling.
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