¿Qué es el error estándar de los ajustes?

El error estándar de los ajustes (EE de ajustes) estima la variación en la respuesta media estimada para un conjunto especificado de valores predictores, niveles de factores o componentes y se utiliza para generar el intervalo de confianza para la predicción. Cuanto menor sea el error estándar, más precisa será la respuesta media estimada.

Por ejemplo, el modelo de regresión de tiempo de entrega predice que una combinación específica de valores predictores (prioridad del envío, caja mediana, 500 millas) produce un tiempo de entrega medio (ajustado) pronosticado de 3.80 días y un error estándar del ajuste de 0.08 días.

Junto con el valor ajustado, el error estándar del ajuste se puede utilizar para crear un intervalo de confianza para la respuesta media pronosticada para esta combinación de valores predictores. Por ejemplo, dependiendo del tamaño de la muestra, un intervalo de predicción de 95% se extenderá aproximadamente +/- dos errores estándar de los ajustes con respecto a la media pronosticada. Para el ejemplo del modelo de regresión del tiempo de entrega, el intervalo de confianza de 95% para la respuesta media pronosticada es (3.64, 3.96) días. Usted puede estar 95% seguro de que la media de la población se encuentra dentro de este rango.

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