Cómo encontrar la suma de residuos

Cuando un conjunto de datos contiene dos variables que pueden estar relacionados , tales como la altura y el peso de las personas , el análisis de regresión se encuentra una función matemática que mejor se aproxima a la relación. La suma de los residuos es una medida de qué tan buen trabajo que hace la función . Residuos

En el análisis de regresión , elegimos una variable que es la " variable explicativa ", que llamaremos x , y el otro para ser el " variable de respuesta " que llamaremos y. El análisis de regresión crea la función y = f ( x ) que mejor predice la variable de respuesta de su variable explicativa asociada. Si x [i ] es una de las variables explicativas , y y [i ] la variable de respuesta , a continuación, el residuo es el error, o la diferencia entre el valor real de y [ i] y el valor predicho de y [ i]. En otras palabras, residual = y [i ] - . F ( x [ i])
Ejemplo

Un conjunto de datos contiene las alturas en centímetros y pesos en kilogramos de 5 personas: [ ( 152,54 ) , ( 165,65 ) , ( 175 100 ) , ( 170,80 ) , (140, 45 )] . Un ajuste cuadrático de peso, w , para la altura , h, es w = f ( h) = 1,160 -15.5 * h + 0,054 * h ^ 2 . Los residuos son (en kg ): [ 2,38 , 7,65 , 1,25 , 5,60 , 3,40 ] . La suma de los residuales es de 15,5 kg .
Regresión lineal

El tipo más simple de regresión es la regresión lineal , en el que la función matemática es una línea recta de la forma y = m * x + b . En este caso, la suma de los residuos es de 0 por definición.