Descripción: Los residuos en el contexto del análisis de regresión se refieren a las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por un modelo. Estos residuos son fundamentales para evaluar la calidad del ajuste del modelo, ya que proporcionan información sobre la precisión de las predicciones. Un residuo positivo indica que el modelo ha subestimado el valor observado, mientras que un residuo negativo sugiere una sobreestimación. El análisis de residuos permite identificar patrones no capturados por el modelo, lo que puede señalar la necesidad de ajustar el modelo o considerar variables adicionales. Además, la distribución de los residuos debe ser aleatoria y seguir una distribución normal para validar la suposición de homocedasticidad, lo que implica que la variabilidad de los residuos es constante a lo largo de los valores predichos. En resumen, los residuos son una herramienta crucial en la evaluación de modelos estadísticos y de aprendizaje automático, ya que ayudan a diagnosticar problemas y mejorar la precisión de las predicciones.
