Oí un hecho interesante, hace un tiempo acerca de cómo la gente dibuje una línea a través de una nube de puntos en un diagrama de dispersión. Generalmente, cuando el cálculo de las líneas de mejor ajuste, podemos usar la mínima la suma de los cuadrados de los residuos. Pero si robas (al mejor de su capacidad) por el ojo, es probable que no dibuje un cuadrado de error de ajuste. Creo que el exponente es ligeramente inferior a dos. Esto significa que tratamos de dibujar la línea, cerca de muchos puntos, y no te preocupes acerca de un par de extrema valores atípicos.
¿Alguien sabe qué tipo de término de error utilizamos de forma intuitiva? Me doy cuenta de que el verdadero objetivo de la función de minimizar inconscientemente probablemente tiene una forma más compleja, pero esto es sólo para obtener una indicación de la forma del error de sanciones en relación a los mínimos cuadrados.
Estoy escribiendo un capítulo de mi tesis sobre el análisis de regresión y quiero mencionar el efecto de la utilización de diferentes exponentes en el término de error. Pensé que sería bueno para lanzar este bit de información, también!
Gracias.
Edit 1: He publicado esta foto de mi Facebook amigos para hacer algunos de la línea de mejor ajuste por los ojos. Me han preguntado a que me envíen una foto de la gráfica con la línea, o simplemente los extremos y los valores de la línea. Sería genial si todos pudiéramos tener un ir! Enlace: http://www.freeimagehosting.net/ujx9h
Lo siento por el molesto sitio de alojamiento. Sugerencias para un buen proveedor de alojamiento de bienvenida.
Edit 2: (luego de la discusión en los comentarios.) Para simplificar, yo soy la restricción de la investigación de error de las funciones de la forma de la simple suma de los exponentes de la residual.
