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Universidad de Los AndesFacultad de Ciencias Economicas y Sociales
Instituto de Estadıstica
Metodos Estadısticos IAnalisis de Residuos
Prof. Douglas Rivas
7 de julio de 2010
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
Supuestos en el analisis de regresion lineal simple
La relacion entre x e y es lineal.
E(εi) = 0,
Var(εi) = σ2,
Cov(εi , εj) = 0 ∀i 6=j
εi se distribuyen normal.
En resumen
εi ∼ NIID(0, σ2)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Que ocurre si se violan los supuestos?
La violacion de algunos supuestos es grave.
El no cumplimiento de la normalidad invalida todos losprocedimientos de inferencias.
Si los errores no estan descorrelacionados el calculo de ydepende de los errores anteriores.
Si la varianza no es constante, entonces la variabilidad dey depende de la variabilidad de ε.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Que ocurre si se violan los supuestos?
La violacion de algunos supuestos es grave.
El no cumplimiento de la normalidad invalida todos losprocedimientos de inferencias.
Si los errores no estan descorrelacionados el calculo de ydepende de los errores anteriores.
Si la varianza no es constante, entonces la variabilidad dey depende de la variabilidad de ε.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Que ocurre si se violan los supuestos?
La violacion de algunos supuestos es grave.
El no cumplimiento de la normalidad invalida todos losprocedimientos de inferencias.
Si los errores no estan descorrelacionados el calculo de ydepende de los errores anteriores.
Si la varianza no es constante, entonces la variabilidad dey depende de la variabilidad de ε.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Que ocurre si se violan los supuestos?
La violacion de algunos supuestos es grave.
El no cumplimiento de la normalidad invalida todos losprocedimientos de inferencias.
Si los errores no estan descorrelacionados el calculo de ydepende de los errores anteriores.
Si la varianza no es constante, entonces la variabilidad dey depende de la variabilidad de ε.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Que ocurre si se violan los supuestos?
La violacion de algunos supuestos es grave.
El no cumplimiento de la normalidad invalida todos losprocedimientos de inferencias.
Si los errores no estan descorrelacionados el calculo de ydepende de los errores anteriores.
Si la varianza no es constante, entonces la variabilidad dey depende de la variabilidad de ε.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Como evaluar el cumplimiento de los supuestos?
Para evaluar los supuestos se realiza un analisis de losresiduos, el cual comprende un conjunto de tecnicas tantograficas como pruebas estadısticas que permiten evaluar elcumplimiento de los supuestos.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Introduccion
¿Como evaluar el cumplimiento de los supuestos?
Para evaluar los supuestos se realiza un analisis de losresiduos, el cual comprende un conjunto de tecnicas tantograficas como pruebas estadısticas que permiten evaluar elcumplimiento de los supuestos.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
Definicion (Residuos)
Considere el modelo Yi = β0 + β1xi + εi , los residuales sedefinen como las n diferencias
ei = Yi − Yi i = 1, 2, ..., n (1)
donde
Yi es una observacion
Yi es el correspondiente valor ajustado obtenido al usar laecuacion de regresion ajustada.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
Definicion (Residuos)
Considere el modelo Yi = β0 + β1xi + εi , los residuales sedefinen como las n diferencias
ei = Yi − Yi i = 1, 2, ..., n (1)
donde
Yi es una observacion
Yi es el correspondiente valor ajustado obtenido al usar laecuacion de regresion ajustada.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
Definicion (Residuos)
Considere el modelo Yi = β0 + β1xi + εi , los residuales sedefinen como las n diferencias
ei = Yi − Yi i = 1, 2, ..., n (1)
donde
Yi es una observacion
Yi es el correspondiente valor ajustado obtenido al usar laecuacion de regresion ajustada.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
¿Por que los residuos?
Un residuo es la desviacion entre los datos y el ajuste.
Es una medida de la variabilidad de la variable respuestaque no explica el modelo.
Los residuos se pueden ver como los valores observadoso realizados de los errores si el modelo es correcto.
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Graficos de los Residuos
Residuos
¿Por que los residuos?
Un residuo es la desviacion entre los datos y el ajuste.
Es una medida de la variabilidad de la variable respuestaque no explica el modelo.
Los residuos se pueden ver como los valores observadoso realizados de los errores si el modelo es correcto.
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Graficos de los Residuos
Residuos
¿Por que los residuos?
Un residuo es la desviacion entre los datos y el ajuste.
Es una medida de la variabilidad de la variable respuestaque no explica el modelo.
Los residuos se pueden ver como los valores observadoso realizados de los errores si el modelo es correcto.
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Graficos de los Residuos
Residuos
¿Por que los residuos?
Un residuo es la desviacion entre los datos y el ajuste.
Es una medida de la variabilidad de la variable respuestaque no explica el modelo.
Los residuos se pueden ver como los valores observadoso realizados de los errores si el modelo es correcto.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
Propiedades de los Residuos
Tienen media igual a cero.
La varianza esta dada por
V (ei) = σ2[
1 −
(
1n
+(xi − x)2
Sxx
)]
Lo cual implica que la varianza de los residuales no esconstante.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Residuos
Propiedades de los Residuos
Tienen media igual a cero.
La varianza esta dada por
V (ei) = σ2[
1 −
(
1n
+(xi − x)2
Sxx
)]
Lo cual implica que la varianza de los residuales no esconstante.
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Graficos de los Residuos
Residuos
Propiedades de los Residuos
Tienen media igual a cero.
La varianza esta dada por
V (ei) = σ2[
1 −
(
1n
+(xi − x)2
Sxx
)]
Lo cual implica que la varianza de los residuales no esconstante.
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Tipos de Residuos
Residuos Estandarizados
Se obtienen al dividir los residuos entre su respectivadesviacion estandar,
d∗i =
ei√
V (ei)=
ei√
σ2[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(2)
Como σ2 es deconocido se usa CME
di =ei
√
CME
[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(3)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Tipos de Residuos
Residuos Estandarizados
Se obtienen al dividir los residuos entre su respectivadesviacion estandar,
d∗i =
ei√
V (ei)=
ei√
σ2[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(2)
Como σ2 es deconocido se usa CME
di =ei
√
CME
[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(3)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Tipos de Residuos
Problema con los Residuos Estandarizados
En el calculo de di hay una relacion de dependencia entre elnumerador y el denominador.
Residuos Estudentizados
Se obtienen al calcular el CME una vez eliminada laobservacion correspondiente al residuo que se esta calculando
ri =ei
√
CMEi
[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(4)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Tipos de Residuos
Problema con los Residuos Estandarizados
En el calculo de di hay una relacion de dependencia entre elnumerador y el denominador.
Residuos Estudentizados
Se obtienen al calcular el CME una vez eliminada laobservacion correspondiente al residuo que se esta calculando
ri =ei
√
CMEi
[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(4)
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Introducci onResiduos
Graficos de los Residuos
Tipos de Residuos
Problema con los Residuos Estandarizados
En el calculo de di hay una relacion de dependencia entre elnumerador y el denominador.
Residuos Estudentizados
Se obtienen al calcular el CME una vez eliminada laobservacion correspondiente al residuo que se esta calculando
ri =ei
√
CMEi
[
1 −
(
1n + (xi−x)2
Sxx
)]
(4)
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
Las tecnicas graficas son muy efectivas para detectar uncomportamiento anormal de los residuos
Si el modelo es correcto y los supuestos se satisfacen, losresiduales deberıan aparecer en cualquier grafico comouna variacion aleatoria alrededor del cero
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
Las tecnicas graficas son muy efectivas para detectar uncomportamiento anormal de los residuos
Si el modelo es correcto y los supuestos se satisfacen, losresiduales deberıan aparecer en cualquier grafico comouna variacion aleatoria alrededor del cero
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
Las tecnicas graficas son muy efectivas para detectar uncomportamiento anormal de los residuos
Si el modelo es correcto y los supuestos se satisfacen, losresiduales deberıan aparecer en cualquier grafico comouna variacion aleatoria alrededor del cero
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
ei
0
Ŷi
Figura: Comportamiento correcto
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
ei
0
Ŷi
Figura: Comportamiento correcto
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
Cualquier patron convincente de los residuales sugiere algunainadecuacion en el modelo o en los supuestos
ei
0
Ŷi
(a)
ei
0
Ŷi
(b)
ei
0
Ŷi
(c)
Figura: Patrones Extanos
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos de los Residuos
Cualquier patron convincente de los residuales sugiere algunainadecuacion en el modelo o en los supuestos
ei
0
Ŷi
(a)
ei
0
Ŷi
(b)
ei
0
Ŷi
(c)
Figura: Patrones Extanos
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Importancia de los Graficos
Anscombe (1973) presento cuatro conjuntos de datos que danlos siguientes resultados
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Importancia de los Graficos
Anscombe (1973) presento cuatro conjuntos de datos que danlos siguientes resultados
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y1
(a)
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y2
(b)
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y3
(c)
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X2
Y4
(d)
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y1
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y2
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X1
Y3
0 5 10 15 20
02
46
810
1214
X2
Y4
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos mas usados son...
Histograma,
graficos de probabilidad normal,
graficos de los residuos versus los valores ajustados,
graficos de los residuos versus la variable independiente,
grafico de (ei) versus (ei−1).
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos mas usados son...
Histograma,
graficos de probabilidad normal,
graficos de los residuos versus los valores ajustados,
graficos de los residuos versus la variable independiente,
grafico de (ei) versus (ei−1).
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos mas usados son...
Histograma,
graficos de probabilidad normal,
graficos de los residuos versus los valores ajustados,
graficos de los residuos versus la variable independiente,
grafico de (ei) versus (ei−1).
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos mas usados son...
Histograma,
graficos de probabilidad normal,
graficos de los residuos versus los valores ajustados,
graficos de los residuos versus la variable independiente,
grafico de (ei) versus (ei−1).
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos
Graficos mas usados son...
Histograma,
graficos de probabilidad normal,
graficos de los residuos versus los valores ajustados,
graficos de los residuos versus la variable independiente,
grafico de (ei) versus (ei−1).
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Histograma
Histograma
e1 ei en. . .
Se usan para:
Observar el cumplimientode normalidad y
Observar la simetrıa de losdatos
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Histograma
Histograma
e1 ei en. . .
Se usan para:
Observar el cumplimientode normalidad y
Observar la simetrıa de losdatos
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Histograma
Histograma
e1 ei en. . .
Se usan para:
Observar el cumplimientode normalidad y
Observar la simetrıa de losdatos
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de Probabilidad Normal
Graficos de Probabilidad Normal
Permiten visualizar el supuesto de normalidad y
determinar la simetrıa de los datos
Si la distribucion de los residuales coincide con la normal,los puntos se concentraran en torno a una lınea recta.
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de Probabilidad Normal
Graficos de Probabilidad Normal
Permiten visualizar el supuesto de normalidad y
determinar la simetrıa de los datos
Si la distribucion de los residuales coincide con la normal,los puntos se concentraran en torno a una lınea recta.
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de Probabilidad Normal
Graficos de Probabilidad Normal
Permiten visualizar el supuesto de normalidad y
determinar la simetrıa de los datos
Si la distribucion de los residuales coincide con la normal,los puntos se concentraran en torno a una lınea recta.
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de Probabilidad Normal
Grafico Q-Q
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de Probabilidad Normal
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de (ei) versus (Yi)
Grafico de (ei) versus (Yi)
ei
0
Ŷi
Figura: Correcto
Se usan para:
Varianzas desiguales
Datos atıpicos
Modelo inadecuado
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de (ei) versus (Yi)
Grafico de (ei) versus (Yi)
ei
0
Ŷi
Figura: Correcto
Se usan para:
Varianzas desiguales
Datos atıpicos
Modelo inadecuado
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de (ei) versus (Yi)
Grafico de (ei) versus (Yi)
ei
0
Ŷi
Figura: Correcto
Se usan para:
Varianzas desiguales
Datos atıpicos
Modelo inadecuado
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de (ei) versus (Yi)
Grafico de (ei) versus (Yi)
ei
0
Ŷi
Figura: Correcto
Se usan para:
Varianzas desiguales
Datos atıpicos
Modelo inadecuado
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos versus los valores ajustados
Detectar Varianzas desiguales
ei
0
Ŷi
ei
0
Ŷi
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos versus los valores ajustados
Detectar datos atıpicose
i
0
Ŷi
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Graficos de los Residuos versus los valores ajustados
Detectar forma funcional inadecuadae
i
0
Ŷi
Prof. Douglas Rivas Metodos Estadısticos I
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Grafico de ei versus Xi .
Grafico de ei versus Xi .
Tiene similar interpretacion al grafico de los residuales versusel valor ajustado, con la diferencia de que este permite deducirsi la existencia de heterocedasticidad o la falta de linealidad enel modelo son debidas a la variable explicativa representada.
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Grafico de ei+1 versus ei .
Grafico de ei+1 versus ei .e
i
0
ei-1
Figura: Correcto
Permite visualizar lacorrelacion entre loserrores.
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Introducci onResiduos
Graficos de los ResiduosGraficos usados
Grafico de ei+1 versus ei .
Grafico de ei+1 versus ei .e
i
0
ei-1
Figura: Correcto
Permite visualizar lacorrelacion entre loserrores.
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