¿Cómo leo Gráficas residuales en Excel ?

El análisis de regresión se utiliza para predecir las puntuaciones en una variable independiente , conocida como " x " mediante el uso de partituras conocidas en una o más variables dependientes conocidos como "y de ". Análisis de regresión lineal calcula matemáticamente la ecuación de una línea recta , que sirve como un modelo predictivo . Según el sitio web , Stat Trek , los residuos representan la distancia vertical entre cada punto de datos obtenidos de la variable independiente de esta línea recta . Microsoft Excel 2007 produce una gráfica de los residuos que deben interpretarse para evaluar la conveniencia de utilizar un model.Things de regresión lineal que necesitará
Microsoft Excel 2007
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Identificar las variables x e y en su regresión. La variable x o variable independiente representa el resultado que se quiere medir . Las variables y o variables dependientes son las entradas o predictores . Por ejemplo, si desea diseñar un modelo de predicción de número de ingresos a urgencias una persona tendría que mediante el uso de varias libras de sobrepeso y el número de horas trabajadas por semana , las variables dependientes son el número de libras de sobrepeso y el número de horas trabajadas por semana , mientras que la variable independiente es el número de ingresos a urgencias .
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Entender que el eje x de una parcela residual contiene todos los valores de la variable x en la muestra . En este ejemplo, si el mayor número de ingresos a urgencias a nadie en la muestra tenía 15 años y la más baja fue de cero , la escala sería empezar en cero y se extienden hacia arriba en incrementos de uno al valor máximo de 15
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Aprende a leer el eje y del gráfico de residuos . El eje y representa los residuos. Si la mayor distancia entre un punto de los datos obtenidos y la línea recta predictivo es 15 y la distancia más pequeña era cero, esta escala se inicia en cero y se extienden hacia arriba en incrementos de uno al valor máximo de 15 Microsoft Excel 2007 produce un gráfico para cada y variable .
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Entender que la línea recta en el gráfico es la línea de predicción que describe la relación de mejor ajuste entre x y el ser -y la variable graficada . La línea puede ser horizontal , inclinado hacia arriba, o inclinado hacia abajo , dependiendo de la naturaleza de la relación entre x y la y está graficada .
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Mira la propagación de puntos encima y por debajo de la línea de predicción lineal . Si hay un número igual de puntos encima de la línea como por debajo de ella , la regresión lineal es apropiado para describir la relación entre x y la y está graficada .
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Busque patrones de dispersement . Si los datos están en grupos , en forma distinta de una línea recta , como una " U ", o si los puntos de datos no están distribuidas uniformemente por encima y por debajo de la línea de predicción lineal , regresión lineal no es adecuado y se deben utilizar modelos no lineales .