Desarrolla una comprensión básica de lo que es un residuo. 
Nos enfrentamos con un problema cuando tratamos de ajustar una recta a un conjunto de datos en una gráfica de dispersión. El problema es este: es difícil asegurar cuál recta se ajusta mejor a un conjunto de datos.
Por ejemplo, imagina que tres científicos, Andrea\text{\maroonD{Andrea}}, Jeremy\text{\tealD{Jeremy}} y Brooke\text{\purpleC{Brooke}}, están trabajando con el mismo conjunto de datos. Si cada científico dibuja una recta de ajuste diferente, ¿cómo deciden cuál recta se ajusta mejor?
Si tan solo tuviéramos alguna forma de medir qué tan bien cada recta se ajusta a cada dato...

¡Residuos al rescate!

Un residuo es la medida de qué tan bien una recta se ajusta a un dato individual.
Considera este conjunto de datos con una recta de ajuste dibujada encima:
y observa cómo el punto (2,8)(2,8) está 4\greenD4 unidades por encima de la recta:
Esta distancia vertical se conoce como un residuo. Para datos por encima de la recta, el residuo es positivo, y para datos por debajo de la recta, el residuo es negativo.
Por ejemplo, el residuo para el punto (4,3)(4,3) es 2\redD{-2}:
Entre más cercano sea el residuo de un dato a 00, mejor será el ajuste. En este caso, la recta se ajusta al punto (4,3)(4,3) mejor de lo que se ajusta al punto (2,8)(2,8).

Trata de encontrar los residuos restantes por ti mismo

Cargando