¿Qué es la distancia de Cook?

La distancia de Cook (D) mide el efecto que tiene una observación sobre el conjunto de coeficientes en un modelo lineal. La distancia de Cook considera tanto el valor de apalancamiento como el residuo estandarizado de cada observación para determinar el efecto de la observación.

¿Qué es un residuo estandarizado?

Residuos estandarizados El residuo estandarizado es igual al valor de un residuo, e i, dividido entre una estimación de su desviación estándar. La estandarización de los residuos es útil porque los residuales sin procesar podrían no ser identificadores aceptables de valores atípicos cuando tienen varianza no constante.

¿Cómo encontrar datos atípicos?

Los datos que son más de 1.5 veces el valor del rango intercuartílico o, mejor dicho, que se encuentran a esa distancia del primer y tercer cuartil, se denominan valores atípicos. Así que si sumamos 37.5 al cuartil superior, obtenemos 132.5; cualquier número mayor de eso se considerará un valor atípico.

¿Cómo calcular residuos estandarizados?

El residuo estandarizado es igual al valor de un residuo (e i), dividido entre una estimación de su desviación estándar.

¿Qué es el análisis de regresión lineal?

El análisis de la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable que desea predecir se denomina variable dependiente. La variable que está utilizando para predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.

¿Cuáles son los supuestos básicos del modelo de regresión lineal?

Uno de los supuestos básicos del modelo de regresión lineal es laindependencia entre los residuos. El estadístico de Durbin-Watson(DW) oscila entre 0 y 4, toma el valor 2 cuando los residuos son independientes. Suele aceptarse que los residuos son independientes cuando el DW toma valores comprendidos entre 1,5 y 2,5.

¿Cuál es la relación lineal más fuerte entre las variables?

 Cuando |r| esté próximo a uno, r= +1 (recta lineal creciente de izquierda a derecha) o r= -1 (recta lineal decreciente), se tiene que existe una relación lineal muy fuerteentre las variables.  Cuando r≈0, puede afirmarse que no existe relación linealentre ambas variables.

¿Cuál es la diferencia entre coeficiente de correlación y regresión lineal simple?

Por un lado, el coeficiente de correlación determina el grado de asociación lineal entre X e Y, sin establecer a priori ninguna direccionalidad en la relación entre ambas variables. Por el contrario, la regresión lineal simple permite cuantificar el cambio en el nivel medio de la variable Y conforme cambia la variable X, asumiendo implícitamente