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El valor ajustado de la variable predictora representa la incertidumbre en el valor del predictor.
Utilice el valor ajustado del predictor para investigar residuos poco comunes. Si el valor ajustado del predictor es mucho más grande o más pequeño que el valor observado, investigue la causa.
El valor ajustado de la variable de respuesta representa la incertidumbre en la respuesta y las variables predictoras.
Utilice el valor ajustado de la variable de respuesta para investigar residuos poco comunes. Si el valor ajustado de la variable de respuesta es mucho más grande o más pequeño que el valor observado, investigue la causa.
El residuo es la diferencia entre el valor observado y el valor ajustado.
Examine los residuos para determinar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos. En general, los residuos deberían estar distribuidos aleatoriamente, sin patrones obvios ni valores poco comunes. Si un residuo es poco común, usted puede determinar si el residuo es poco común debido al valor ajustado de X, el valor ajustado de Y o ambos valores.
El residuo estandarizado es igual al valor de un residuo (ei), dividido entre una estimación de su desviación estándar.
Utilice los residuos estandarizados como ayuda para detectar valores atípicos. Los residuos estandarizados que son mayores que 2 y menores que −2 suelen considerarse lo suficientemente grandes como para ser investigados.
Los residuos estandarizados son útiles porque los residuos sin procesar podrían no ser buenos indicadores de valores atípicos. La varianza de cada residuo sin procesar puede diferir por los valores de X asociados a él. Esta escala desigual hace que sea difícil evaluar los tamaños de los residuos sin procesar. La estandarización de los residuos soluciona este problema al convertir las diferentes varianzas a una escala común.
El valor pronosticado es el valor de la variable de respuesta con una nueva configuración de la variable predictora.
Utilice el valor pronosticado para estimar el valor de un nuevo valor de respuesta.
La desviación estándar del valor pronosticado mide qué tan preciso es el modelo al estimar nuevos datos. Las desviaciones estándar de todos los valores pronosticados son iguales.
Utilice la desviación estándar del valor pronosticado para medir la precisión de la estimación del coeficiente. Cuanto menor sea la desviación estándar, más precisa será la predicción. Las desviaciones estándar siempre son positivas.
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