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En este vídeo voy a intentar aclarar algunas ideas respecto a los supuestos del modelo de regresión lineal en relación con las preguntas que me habéis hecho a través del chat. Vamos primero a ver en qué consiste realmente esto, no voy a entrenar mucho en la teoría de estadística, sino que va a ser un poco una una idea en qué consiste el concepto gráfico que tenéis aquí véis un ejemplo de un caso en el que la temperatura no tiene relación alguna con la altitud. Aquí tenemos una serie de observatorios dibujados y como veis, la correlación entre altitud y temperatura es prácticamente nula, por lo tanto, si y si hiciéramos un modelo de regresión lineal, pues obtendría pendientes, pero el problema es que esto pueden ser, por ejemplo, pues todos los posibles puntos sea esto podría ser de altitud, temperatura, en todos los posibles píxeles de una capa arrastre, evidentemente todo porque no, pero no podéis podréis imaginar si estos son todos los píxeles de Esther. Con todo lo que promete, altitud y todos los valores de temperatura, entonces, la cuestión es. Nosotros realmente no tenemos todos estos datos. A la hora de hacer la regresión lineal, sino que lo que tenemos es un muestreo, son los datos medidos en aquellos puntos donde hay un observatorio meteorológico. Pero, claro, cuál es el tema? Qué pasaría si tenemos la suerte de que estos que están en rojo son nuestros puntos observatorio. Nosotros solamente tendríamos datos de temperatura. En aquellos aquellos que están en rojo se descuenta viendo simplemente la disposición de los puntos. Podemos ver que el resultado que nos darían estos datos sería que hay una reducción de la temperatura conforme aumenta la actitud. Cuando estamos viendo en el conjunto de los datos no, no se da esa relación. El valor nos nos indica como de probable que nos pase esto como probable es que nuestros datos nos indiquen que hay una relación, cuando realmente no la hay, porque hayamos tenido muy mala suerte a la hora de demostrarlo. Datos. Vamos ahora a ver qué vamos a probar diferentes muestreos que hemos tenido un muestreo, casualmente porque hemos tenido muy mala suerte, nos da un resultado que es contrario a lo que realmente debería salir, que es que no hay relación. Vamos a aprobar hacer diferentes muestreos. Esto es estos puntos. Son 50 puntos del total de 500 puntos. Los que tengo aquí hemos visto que estos 50 puntos nos da un resultado engañoso. Vamos a aprobar, que no saldría con otro haciendo diferentes, muestre. Si se descuenta todas estas visualizaciones que están saltando son muestreos los puntos negros o el conjunto, el punto, mejor dicho, es siempre el mismo. En cada una de estas diferentes imágenes los puntos rojos son diferentes, de que estamos mostrando diferentes conjuntos de observatorios, y se descuenta siempre. El color, nos sale superioridad 5, es decir, que siempre en todos estos muestreos estamos haciendo el resultado. No nos diría que la pendiente es decir, que no tenemos relación entre la temperatura y actitud. B acabamos de ver un caso, no sé si os habéis dado cuenta, sino pasar el vídeo para atrás en el que salía un valor inferior a cero con 5, un 2, 5, significa o implica que precisamente en cinco de cada 100 muestreos aleatorios, vamos a encontrarnos con una, a, con un calor y hacerlo con 5. En definitiva, es que el valor nos indica la probabilidad de que si la gente cero hemos tenido un muestreo con tan mala suerte que el resultado del análisis se muestre, nos diga que es diferente de 0. Por lo tanto, si siempre sale muy atento, significa que es muy probable que realmente la pendiente sea cero si el pelo, muy bajo significa que es muy probable que la pendiente sea diferente. El gráfico que veis ahora nos sirve para ilustrar la linealidad como es. Hay una relación clara entre la temperatura, pero esa relación no es lineal, es decir los puntos no se agrupan en torno a una línea recta, sino que también aparece una curva e incluso pues para el título de bajas no parece que exista una relación de creciente, sino que incluso hay una relación creciente. Tenemos una relación entre las variables, pero esa relación es una línea ocurre si intentamos movilizar esta relación con un modelo con un modelo de regresión lineal. Bueno, pues que como veis no va a salir una línea recta en modelos en general aparentemente bueno tenemos pendiente negativa, tenemos un valor muy bajo, esa pendiente negativa pero recuerda bastante alto como podéis ver aquí y era estadístico de Efe también sabe muy bien el error estándar es un poquito alto, pero bueno que podría parecer que el modelo modelo es bueno sin embargo se descuenta. Tenemos un problema porque este error estándar que teníamos aquí de uno con 4, nueve tres realmente es poco representativo, porque para algunos valores de altitud tenemos errores, errores positivos, es decir estamos en estamos estimando valores más altos que los reales aquí y aquí mientras que en este rango de altitudes entre 500.500 estamos estimando en general valores de temperatura más bajos que los que los reales. Como podíamos ver este problema en los cuatro gráficos el diagnóstico y el modelo bueno vamos a verlos te quiero tenemos en cuenta pues lo primero que aparece aquí clarísimamente es que la gráfico de los Valores predichas respecto a los residuos tiene un patrón muy claro, tienen forma de puente de arco vale, lo podemos encontrar con forma de arco, normalmente patronales con forma de arco con forma de Hu, y eso nos está indicando una falta de linealidad. Por otra parte, si os fijáis aquí hay una, hay una separación relativamente de bastantes puntos respecto a la línea correcta, tenemos un problema de falta de normalidad, pero aquí el problema más grave es la falta de calidad, gráfica no influyentes, porque la distancia de Google es siempre muy, muy bien. Vamos a ver ahora problema vamos a ver estos datos vienen a demostrar esa altitud, temperatura más o menos razonables. Como aquí simplemente viendo esta figura ya podemos ver claramente que hay heterogeneidad de la variante, pues te cuenta la temperatura valores, bajos de altitud es muy pequeña, es decir, la rango de variaciones de temperatura para la altitud baja es muy pequeño, pero para titular alta como veis aquí el rango de temperatura es muy alto que la variabilidad de la temperatura es mucho mayor en estos para estas altitudes que para estas actitudes. Bien, cómo se va a ver esto los cuatro gráficos? Pues lo tenemos aquí si os dais cuenta queremos. Aquí vemos una forma de embudo, vale, es la manera más clara de distinguirlo. Como tenemos un heterogéneo y heterogeneidad de la alianza, vemos que para valores estimados bajos, es decir, para estimar bajos, la variabilidad de los residuos es muy alta, mientras que para de temperatura estimada altos los residuos es es muy, muy baja y otra vez se descuenta, pues hay una pequeña divergencia respecto a la normalidad, mientras que por otra parte lo haré no parece haber valores influyentes porque no hay ningún punto de distancia superior a cinco vale para terminar con este libro, vamos a ver un caso en el que podemos ver valores influyentes. Aquí tenemos otras veces, otros de temperatura como en general. La temperatura disminuye con la altitud, pero aquí tenemos un caso extraño, que tenemos un caso que está completamente al margen de los demás y que nos da una temperatura muy baja; para la altitud también bastante baja. Esto simplemente ya no pasaría, haría sospechar, pero vamos a verlo otra cosa. Antes biográfica del modelo vamos a ver un de Regresión. La línea negra es la línea que tendríamos si eliminase este punto, si no tenemos en cuenta este punto. No sabe esta presión que se ajusta bastante bien al resto de los puntos, pero que es lo que ocurre cuando introducimos este punto que pesa lo suficiente. Es lo suficientemente incluyente como para cambiar considerablemente la pendiente de la presión y si os cuenta, el las estimaciones que saldrían con esta regresión roja, producirían bastante más importantes que los que se producirían con la, con la línea. Vamos a ver cómo podemos o qué aspecto va a tener este problema. En los cuatro gráficos de nuestro modelo vale. Aquí si vais la a este gráfico hay una cierta tendencia creciente en la relación entre valores, ajustados y residuos, lo que suele ser un indicador de problemas de valores influyentes vale. De todas maneras, es mucho más frío, mucho más fiable. El cuarto gráfico que vemos que hemos un punto con una distancia superior a 1, vale? Entonces, sabemos que tenemos un punto influyente y en este caso es mucho más que este punto de Bale. Entonces, estas son las cosas que os tenéis que fijar a la hora de hacer un diagnóstico de un modelo de regresión, un modelo de regresión lineal. En estos cuatro gráficos tenéis que buscar ver si se cumplen la linealidad y la hacer el primer gráfico si se cumple la norma. El segundo gráfico en este caso sí porque la mayoría de los puntos están en línea recta aunque evidentemente que es el valor influyente, el punto 51 se va mucho pero el resto están relativamente cerca de la recta excepto algunos unos pocos, un porcentaje muy pequeño si la mayoría de los puntos están cerca de la recta normalidad y si hay muchos puntos que se alejan de la recta significa que no hay normalidad. En cuanto a la heterogeneidad de varias capas de embudo, heterogéneo de la danza, distribución y puntos homogéneo de la balanza y si aparecen patrones una una pues estaríamos ante un problema no linealidad. Finalmente, el cuarto nos indica la independencia, pero la existencia de valores influyentes si algún punto de este gráfico está situado de tal manera que tenga una distancia superior a uno en rojo podemos decir es un valor influyente. Una cuestión importante es que examen. Si saliera un ejercicio de este tipo y tuviera dudas podéis perfectamente preguntarme. Por ejemplo. Si esto es si puedes considerar que estos puntos están situados en la recta y yo contestaré sí sí o sí no, y a partir de ahí pues otro de los que deducir. Lo que no me podéis preguntar lógicamente es si a partir de este gráfico se puede considerar normal o no. Vale decir si tienes dudas respecto a así si será un patrón no ser un patrón. Eso lo podéis preguntar si duda, dudas respecto a hay homogénea o no es normal? Eso? Lógicamente no lo podéis preguntar. Contexto término, estudio que responde a un poco de las dudas que me habéis planteado y en uno o dos días, con lo que lo que responde al texto del tema de la población, ocultar o no salir de casa.