Esto significa que hay mayor cantidad de inmuebles que valen menos de la proyeccion que hicimos (estan por debajo de nuestra linea) en comparación a los que estan por arriba
Esto significa que hay mayor cantidad de inmuebles que valen menos de la proyeccion que hicimos (estan por debajo de nuestra linea) en comparación a los que estan por arriba
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás analizando la distribución de los residuos de un modelo de regresión lineal. La gráfica que compartiste muestra la distribución de estos residuos, que son las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por tu modelo.
Cuando mencionas que hay más inmuebles que valen menos de la proyección (están por debajo de la línea), te refieres a que la mayoría de los residuos son negativos. Esto significa que, en promedio, el modelo está sobreestimando el precio de los inmuebles.
Para analizar esto:
Observa la media de los residuos: Si está cerca de cero, indica que el modelo no tiene un sesgo sistemático. Sin embargo, si la media es negativa, como parece ser el caso, el modelo tiende a sobreestimar.
Forma de la distribución: Una distribución simétrica alrededor de cero es ideal. Si ves una asimetría, puede indicar problemas en el modelo o en los datos.
Varianza constante: Asegúrate de que la varianza de los residuos sea constante a lo largo de todos los valores predichos (homocedasticidad). Si no lo es, podrías necesitar transformar las variables o usar otro tipo de modelo.
Espero que esto te ayude a entender mejor la distribución de los residuos y cómo afecta a tu análisis. ¡Bons estudios!