Seleccione el tipo de residuo que se mostrará y las gráficas de residuos que se mostrarán.
- Residuos para las gráficas
- Usted puede especificar que las gráficas muestren residuos marginales o condicionales.
- Condiciones regulares: 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.
- Condicionales estandarizados: 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.
- Marginales regulares: 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.
- Marginales estandarizados: 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 residuos
- Utilice las gráficas de residuos para determinar si el modelo cumple con los supuestos del análisis. Para obtener más información, vaya a Gráficas de residuos incluidas en Minitab.
- Gráficas individuales: Seleccione las gráficas de residuos que desea mostrar.
- Histograma de residuos
- Mostrar un histograma de los residuos.
- Gráfica de probabilidad normal de los residuos
- Mostrar una gráfica de probabilidad normal de los residuos.
- Residuos vs. ajustes
- Mostrar los residuos vs. los valores ajustados.
- Residuos vs. orden
- Mostrar los residuos vs. el orden de los datos. El número de fila para cada punto de los datos se muestra en el eje X.
- Cuatro en una: Mostrar las cuatro gráficas de residuos juntas en una sola gráfica.
- Residuos vs. las variables
- Ingrese una o más variables para graficarlas en función de los residuos. Se pueden graficar los siguientes tipos de variables:
- Variables que ya están en el modelo actual, para buscar curvatura en los residuos.
- Variables importantes que no están en el modelo actual, para determinar si están relacionadas con la respuesta.