Cómo encontrar y trazar residuos en Excel

Los gráficos de residuos juegan un papel esencial en el análisis de regresión. Le dicen con qué precisión su línea de regresión representa la relación entre dos variables. La siguiente guía explica cómo calcular y trazar residuos de Excel utilizando dos métodos.

Pero antes de llegar a lo bueno, comprendamos brevemente los residuos y su importancia en un análisis de regresión.

¿Qué son los residuos y por qué son importantes?

Un residuo es una diferencia entre el valor observado (real) y el valor predicho. En términos más simples, un residuo es un error. Por ejemplo, si el valor observado es 10 y su modelo dio un valor de 8, entonces el valor residual sería 2.

Por otro lado, un diagrama de residuos es un diagrama de dispersión en el que la variable independiente (edad) se representa en el eje horizontal y los residuos (errores) se representan en el eje vertical.

Vale, ya sabes lo que son los residuos, pero ¿por qué son importantes? Para entender eso, considere el siguiente caso:

Queremos entender la relación entre la edad y las tasas de ahorro. Para eso, trazaremos una línea de regresión. Sin embargo, no estamos seguros de que la línea de regresión represente con precisión la relación entre las dos variables. Ahí es donde entran los residuos. Usamos una gráfica residual para verificar la precisión de la línea de regresión.

Ahora que sabe qué son los residuos, aprendamos cómo crear un diagrama de residuos en Excel:

Cómo crear un gráfico residual utilizando la ecuación de línea de tendencia

El primer método para trazar residuos en Excel utiliza una ecuación de línea de tendencia para calcular los valores pronosticados para nuestros datos. Una vez que tengamos eso, podemos calcular los residuos restando los valores pronosticados de los valores observados. Finalmente, creamos un diagrama de dispersión con los predictores en el eje horizontal y los residuos en el eje vertical.

Si bien este método requiere más pasos que el segundo método, es una excelente manera de comprender el concepto. Una vez que tenga una comprensión decente, puede usar el segundo método, que requiere menos tiempo y esfuerzo.

Vamos a guiarte a través del proceso, paso a paso:

Paso 1: Ingrese los datos

Comenzamos ingresando los valores para el predictor (bajo el X columna) y los valores observados (bajo la Y columna):

Paso 2: Cree un gráfico de dispersión de los datos

Ahora creamos un diagrama de dispersión de los datos siguiendo los pasos a continuación:

Si no está familiarizado con los diagramas de dispersión, aquí hay un artículo completo sobre creando un diagrama de dispersión en Excel y presentando sus datos. También puedes aprender a use un diagrama de dispersión en Excel para predecir el comportamiento de los datos.

1. Seleccione los datos (bajo X y Y columnas).
2. Ve a la Cinta de Excel y haga clic Insertar.
3. En el Gráficos sección, haga clic en la flecha debajo de la Gráfico de dispersión opción.
4. Seleccione el primer diagrama de dispersión (Dispersión con solo marcadores).
5. Obtendrá un gráfico de dispersión similar al siguiente gráfico:

Paso 3: agregue una línea de tendencia y muestre la ecuación de la línea de tendencia en el diagrama de dispersión

Siga los pasos a continuación para agregar una línea de tendencia al diagrama de dispersión:

1. Haga clic en el gráfico de dispersión.
2. Ve a la Cinta de Excel y haga clic Disposición.
3. En el Fondo sección, haga clic en la flecha debajo de la línea de tendencia icono.
4. Selecciona el Línea de tendencia lineal opción.

Ahora verá una línea (línea de tendencia) que se cruza con los puntos en su diagrama de dispersión. Para mostrar la ecuación de la línea de tendencia en el diagrama de dispersión, siga los pasos a continuación:

1. Ir de nuevo a la línea de tendencia y haga clic en la flecha debajo de él.
2. Hacer clic Más opciones de línea de tendencia.
3. A Formato de línea de tendencia aparecerá el cuadro de diálogo.
4. Comprobar el Mostrar ecuación en el gráfico opción en la parte inferior de la Formato de línea de tendencia caja de diálogo. La ecuación de la línea de tendencia se mostrará en el gráfico.

Paso 4: Calcule los valores pronosticados

Para calcular los valores pronosticados, cree otra columna (Z) junto a sus datos y siga los pasos a continuación:

1. Ingrese la fórmula de línea de tendencia que se muestra en el gráfico y péguela debajo de la columna Z (celda C2). Cambiar el X en la fórmula con valores debajo de la columna X.
2. Entonces, para el primer valor predicho, la fórmula se daría de la siguiente manera:

   =1.5115*A2+23.133

3. Reemplazar A2 con A3 en la fórmula de línea de tendencia para el segundo valor predicado.
4. Para el tercer valor predicho, reemplace A3 con A4, y así sucesivamente, hasta que obtenga todos los valores predicados para sus predictores correspondientes.

Paso 5: encuentre los valores residuales

Ahora que tenemos los valores pronosticados, podemos encontrar los valores residuales restando los valores pronosticados de los valores observados (reales) en la columna Y. La fórmula para el primer valor residual sería =B2-C2. Para el segundo, la fórmula sería =B3-C3, etcétera.

Paso 6: Cree la Gráfica Residual

Para crear una gráfica residual, necesitamos el predictor y los valores residuales. Ahora que tenemos ambos, siga los pasos a continuación:

1. Seleccionar columnas Y y Z.
2. Haga clic derecho y seleccione Esconder.
3. Ahora seleccione el X y Derechos residuales de autor columnas
4. Ve a la Insertar pestaña en la cinta de opciones de Excel.
5. Haga clic en la flecha debajo de la Dispersión icono.
6. Selecciona el Dispersión con solo marcadores opción.
7. Obtendrá su gráfico residual, como se muestra a continuación.

Para el segundo método, todo lo que tiene que hacer es proporcionar los datos a Excel, y hará todo el trabajo. Puede crear un gráfico residual con solo unos pocos clics. Pero para eso, deberá cargar el paquete de herramientas de análisis de Excel. Empecemos:

1. Ve a la Archivo pestaña y haga clic Opciones.
2. El Opciones de Excel aparecerá el cuadro de diálogo.
3. Ve a la Administrar cuadro (en la parte inferior), seleccione Complementos de Excely haga clic en Ir.
4. Un Complementos aparecerá el cuadro de diálogo.
5. Comprobar el Paquete de herramientas de análisis cuadro y haga clic OK.
6. Ahora ve a la Cinta de Excel y haga clic Datos.
7. Encontrarás el Análisis de los datos icono en el Análisis sección.

Paso 2: Ingrese los datos

1. Seleccionar columnas A y Dy haga clic con el botón derecho del ratón. Hacer clic Mostrar.
2. Ahora copia el X y Y columnas

   Notará que el gráfico ha cambiado después de mostrar las columnas. Para volver a cambiarlo al diagrama residual original, necesitaremos ocultar el Y y Z columnas (seleccionando el Y y Z columnas, haciendo clic con el botón derecho del ratón y seleccionando Esconder).

3. Abra una nueva hoja de Excel y pegue el X y Y columnas
4. Haga clic en el recién aparecido Análisis de los datos opción en el Análisis sección de la Datos pestaña.
5. A Análisis de los datos aparecerá el cuadro de diálogo.
6. Buscar y seleccionar Regresión bajo Herramientas de análisis.
7. Hacer clic DE ACUERDO. El Regresión aparecerá el cuadro de diálogo.
8. Introduzca los valores en el Y columna (los predictores, B2:B11) en el Rango de entrada Y campo.
9. Introduzca el rango de celdas en el X columna (las variables independientes, A2:A11) en el Rango de entrada X campo.

Paso 3: Crea la Gráfica Residual

En el Regresión cuadro de diálogo, bajo el Opciones de salida, controlar Hoja de trabajo nuevay haga clic en DE ACUERDO.

Excel creará automáticamente la gráfica residual junto con los siguientes resultados que puede usar para verificar la confiabilidad de su modelo de regresión:

• Estadísticas de regresión
• Tabla ANOVA
• Tabla de Coeficientes
• Salida Residual

Analysis ToolPak de Excel ofrece una variedad de funciones estadísticas valiosas que puede usar para analizar sus conjuntos de datos. Después de crear el gráfico residual a través de Analysis ToolPak de Excel, puede comenzar a rascarse la cabeza mientras mira todas las tablas complicadas. Pero una vez que aprende cómo hacer análisis de datos fundamentales en Excel, los números no se ven tan aterradores.