¿Qué son errores o residuos de un modelo Econometrico?

Desde un punto de vista econométrico, en el modelo lineal general (Y=Xβ+U), un residuo ( ) es una medida del error que se comete al estimar la variable dependiente (Y). Por lo tanto, los residuos indican cual es la parte de Y que no está explicada por el modelo que se estima ( ).

¿Qué son los residuos en Anova?

Una gráfica de residuos es una gráfica que se utiliza para examinar la bondad de ajuste en regresión y ANOVA. Si se cumplen esos supuestos, entonces la regresión de mínimos cuadrados ordinarios producirá estimaciones de coeficientes sin sesgo con la varianza mínima.

¿Cuáles son los problemas con las gráficas de residuos?

Si observa algún patrón anormal, utilice las otras gráficas de residuos para revisar en busca de cualquier otro problema con el modelo, como por ejemplo términos faltantes o un efecto de orden de tiempo. Si los residuos no siguen una distribución normal, los intervalos de confianza y los valores p pueden resultar inexactos.

¿Qué es el análisis de los residuos?

Al conjunto de técnicas que se usan para ello se le denomina análisis de los residuos. El análisis de los residuos consiste, por tanto, en contrastar que , i=1,…,nprovienen de una población normal con media 0 y varianza s2con las pruebas habituales de ji-cuadrado, Kolmogorov-Smirnov.

¿Cuáles son los diferentes tipos de gráficos de errores?

Nosotros usualmente asumimos que y que todos los errores son inependientes uno del otro,pero sus estimados, los residuales no pueden ser independientes. Los gráficos utilizados son: el histograma, el gráfico de probabilidad normal entre otros. Histograma de frecuencias relativas.

¿Cuáles son los patrones en los gráficos de residuos?

El siguiente ejemplo muestra algunos patrones en los gráficos de residuos. En el primer caso, los puntos se dispersan al azar. Por tanto, se prefiere el modelo de regresión lineal. En el segundo y tercer caso, los puntos no están dispersos al azar y sugieren que se prefiere un método de regresión no lineal.