Interpretar la ordenada al origen en el modelo de regresión

adriana recopiló datos sobre los porcentajes de victoria de distintos equipos y el promedio del salario anual de sus entrenadores principales en millones de pesos entre los años 2000 y 2011 después gráfico el siguiente diagrama de dispersión y su línea de tendencia suponiendo que la línea refleja correctamente la tendencia de los datos que significa que la ordenada al origen de la línea sea 39 así es que aquí tenemos un diagrama de dispersión de todos los datos que recopiló adrián a y en este eje tenemos el salario en millones de pesos y cada uno de los puntos es un entrenador por ejemplo aquí tenemos un entrenador que ganó más de 4 millones de pesos y su equipo ganó más del 80 por ciento de sus partidos por otro lado por aquí tenemos otro entrenador que gana aproximadamente un millón y medio de pesos y su equipo gana un poco más del 85% de los partidos entonces cada uno de estos puntos es un entrenador distinto y estamos graficando el porcentaje de victorias de su equipo con respecto al salario del entrenador en millones de pesos ahora suponiendo que la línea refleja correctamente la tendencia de los datos y es una suposición que no nos queda tan claro que sea verdadera porque por ejemplo aquí tenemos varios valores atípicos que se alejan muchísimo de lo que predice el modelo es cierto estos datos y parecen tener una correlación lineal positiva pero los datos están bastante dispersos y por aquí tenemos muchísimos entrenadores que ganan menos de medio millón de pesos al año y su porcentaje de victorias tiene un rango muy amplio desde el 20% hasta el 60% pero bueno suponiendo que la línea refleja correctamente la tendencia de los datos que significa que la orden nada al origen sea 39 bueno pues eso de que la orden nada al origen de esta recta la línea de tendencia sea igual a 39 si nosotros creemos lo que dice este modelo lo que significa es que si un entrenador gana 0 pesos al año el modelo espera que su equipo gane aproximadamente el 39 por ciento de los partidos claro con un amplio margen de error claro que este es un caso poco realista porque no esperamos que ningún entrenador gane 0 pesos al año pero bueno ahora sí vamos a ver qué opciones tenemos para ver cuál de ellas describe qué es lo que estos y el promedio del salario anual fue de 39 millones de pesos no definitivamente no nadie en nuestra gráfica de dispersión ganaba 39 millones de pesos el promedio cada incremento de un millón de pesos en el salario anual está asociado con un incremento del 39 por ciento en el porcentaje de victorias a ver vamos a ver por aquí esta parte de que cada incremento de un millón de pesos está asociado con un incremento en el porcentaje de victorias esto está asociado con la pendiente de la línea de tendencia y la pendiente no era 39 a ver el promedio del porcentaje de victorias fue de 39 por ciento no tampoco es el caso y el modelo indica que los entrenadores de los equipos cuyo salario anual es de 0 millones de pesos tendrían un porcentaje de victorias de aproximadamente 39 por ciento si esta es la opción que más se parece a lo que estábamos diciendo acerca de lo que significa la de nada al origen de la línea de tendencia si creemos en todo lo que predice el modelo lo que la ordenada al origen nos dice es que si un entrenador gana 0 pesos al año su equipo tiende a ganar el 39 por ciento de sus partidos y es este tipo de detalles por los que uno siempre tiene que ver los modelos con mucha cautela porque ningún modelo puede ser perfecto en todos los casos pero bueno espero que te haya servido este vídeo