¿Cuáles son los residuos de un ajuste bivariado ortogonal?En la plataforma Fit Y by X, he ajustado una regresión con la opción "Ajustar ortogonalmente" en el menú desplegable. Me pregunto cuáles son los residuos de este modelo (si hago clic en Guardar residuos). Quiero tener los residuos ortogonales, es decir, la distancia de cada punto a la línea de regresión cuando esa distancia es perpendicular a la línea de regresión (en lugar del residuo estándar, que es una distancia vertical a la línea de regresión).
Entonces, ¿los residuos del ajuste ortogonal son la distancia ortogonal o vertical a la línea?
Si es vertical, ¿podría alguien decirme si hay una forma sencilla de obtener las distancias ortogonales?
Análisis y modelado de datos básicosmacOSRe: ¿Cuáles son los residuos de un ajuste bivariado ortogonal?En mi JMP 17, resulta que cuando guardo los residuos obtengo dos columnas, donde una columna son los residuos verticales y la otra columna son los residuos horizontales. Entonces sí, como dices, se necesita algo de trigonometría para obtener la distancia ortogonal. Pero es relativamente fácil con los dos valores dados. ¡Gracias!
Re: ¿Cuáles son los residuos de un ajuste bivariado ortogonal?Hola @JayBee911 Por lo que puedo ver, hay muy pocos detalles en la documentación de JMP con respecto a los residuos en cuestión. Sin embargo, debería ser fácil verificar si JMP está usando residuos en la dirección vertical calculándolos usted mismo a partir de la ecuación: Y[observado] - (b0 + b1*X[observado] ). Supongo que JMP muestra esos, los verticales. Si desea los residuos, definidos como las distancias ortogonales desde la línea hasta los puntos, probablemente necesitará desempolvar su sombrero de trigonometría.
https://davegiles.blogspot.com/2014/11/orthogonal-regression-first-steps.html
Editar: Resulta que JMP calcula los residuos verticales (lo verifiqué con mis propios datos), lo que tiene sentido ya que estás tratando de predecir Y a partir de X. Sin embargo, si quieres los residuos ortogonales (los que se usan al minimizar la suma de los residuos al cuadrado para estimar b0 y b1), deberás seguir el método en el enlace de arriba.
