Otra cosa que estamos notando es que la cantidad de viajes por hogar disminuye
a medida que aumenta el hogar.
Tenemos que el intercepto, es decir, que el coeficiente que
acompaña el tamaño del hogar es menos 2,1 lo cual es muy poco intuitivo.
Uno esperaría que a medida que aumente el tamaño del hogar, los viajes crecieran.
Sin embargo, acá lo que me está diciendo es que a medida que aumenta el tamaño del
hogar en 1 unidad la cantidad de viajes en ese hogar disminuye 2,1,
lo cual no tiene ninguna lógica.
Por lo tanto, podemos observar que este modelo sería erróneo
para tratar de explicar la cantidad de viajes que se generan en un hogar.
Podría ser correcto si es que ese signo menos fuera un signo más,
porque ahí sí estaríamos diciendo que la cantidad de viajes que se generan por el
hogar aumenta con el tamaño del hogar, y aumenta con el nivel de ingreso.
En resumen, en esta clase hemos visto el modelo de regresión lineal
para poder determinar cuántos viajes se generan en una zona.
En los modelos de análisis de regresión,
lo que tratan de ver es una relación lineal entre la cantidad de viajes que se
generan por un hogar, y las características de esta.
Estas características dijimos que podían ser el ingreso del hogar,
el tamaño, o la posesión o no del automóvil.
Terminamos discutiendo de qué características tiene que
tener un buen modelo.
En ese sentido, dijimos que teníamos que fijarnos en que los signos
de los coeficientes fueran los correctos,
y que el intercepto ojalá fuera lo más pequeño posible.