Supongamos que estamos considerando una recta \(y = mx + b\) para modelar la relación entre las variables y queremos ver qué tan bien se ajusta a los datos.

Para cada punto del gráfico \(x_i, y_i\), podemos encontrar el valor que estima el modelo cuando \( x = x_i\). Este valor lo vamos a llamar \(\hat{y}_i\).

A la diferencia entre el valor observado \(y_i\) y el valor estimado por el modelo \( \hat{y}_i\) le llamaremos el error: \( e_i = y_i - \hat{y}_i = y_i - (mx_i + b) \)

Por último, observemos que el error puede ser positivo o negativo, dependiendo si el punto está por sobre o bajo la recta, respectivamente.