Descripción: El análisis de residuos es una técnica estadística fundamental utilizada para evaluar la calidad del ajuste de un modelo predictivo. Se centra en el estudio de los residuos, que son las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por el modelo. Un residuo se calcula restando el valor predicho del valor real, y su análisis permite identificar patrones que pueden indicar problemas en el modelo. Por ejemplo, si los residuos muestran una tendencia sistemática, esto puede sugerir que el modelo no está capturando adecuadamente la relación entre las variables. El análisis de residuos es crucial en la validación de modelos, ya que ayuda a determinar si un modelo es adecuado para los datos en cuestión. Además, permite detectar la presencia de outliers o valores atípicos que pueden influir en la precisión del modelo. En resumen, el análisis de residuos no solo proporciona una medida de la bondad del ajuste, sino que también ofrece información valiosa sobre la estructura subyacente de los datos y la adecuación del modelo utilizado.
