11.7: Остаточные участки

Residual Plots
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Residual Plots
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

4,552 Views

01:07 min
April 30, 2023

Overview

График невязки — это статистическое представление данных, используемое для анализа результатов корреляции и регрессии. Это помогает проверить требования к получению конкретных выводов о корреляции и регрессии. Чтобы получить график невязки, сначала вычисляется невязка для каждого значения данных, которая представляет собой просто вертикальное расстояние между наблюдаемым и прогнозируемым значением, полученным из уравнения регрессии.

Когда значения невязки строятся относительно переменной x, это называется графиком остаточных значений. Закономерность, образованная точками рассеяния на таком графике, может быть использована для построения выводов о наборе данных. Например, если точки рассеяния имеют линейный шаблон, это подтверждает, что линия регрессии хорошо подходит для набора данных, содержащего значения x и y. И наоборот, нелинейная закономерность на графике невязки с преимущественно положительными невязками в одних диапазонах и отрицательными в других указывает на то, что уравнение регрессии не является хорошей моделью для данного набора значений x и y. Кроме того, график невязки, показывающий характер утолщения при взгляде слева направо, указывает на то, что линия регрессии не является хорошей моделью.

Transcript

Рассмотрим тозонтную диаграмму зависимости стоимости авиабилетов от цены на сырую нефть за баррель, снабженную линией линейной регрессии.

В данном случае невязка — это разница между y-значением точки данных и прогнозируемым y-значением из уравнения регрессии.

Если эти остаточные значения соотносятся с x-значением – ценой на сырую нефть, результирующий график называется графиком остатков. Этот график помогает решить, является ли уравнение регрессии хорошей моделью или нет.

Поскольку на этом графике остатков нет никакой очевидной закономерности, кроме линейной, линия регрессии является хорошим вариантом.

Любая другая закономерность, которая является нелинейной, указывает на то, что уравнение регрессии не квалифицируется как хорошая модель.

Например, преимущественно положительные остатки в определенном диапазоне и отрицательные в других указывают на нелинейный тренд, в котором уравнение линейной регрессии не подходит.

Кроме того, утолщение графика остатков, если смотреть на него слева направо, указывает на то, что линия регрессии не является хорошей моделью.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for