Эти проблемы легче увидеть с помощью остаточный участок чем на смотрящий в участок исходного набора данных. Идеально, остаточный ценности должен быть равномерно и произвольно расположенным вокруг горизонтальной оси. Если твой сюжет выглядит как любое из следующих изображений, то ваш набор данных, вероятно, не подходит для регрессии.
Тогда как узнать, хорош ли остаточный участок?
Наставник: Ну, если линия хороший подходит для данных, то остаточный участок будет случайным. Тем не мение, если линия плохо подходит для данных, тогда участок принадлежащий остатки будет выкройка.
Кроме того, как вы рассчитываете остатки? Итак, чтобы найти в остаточный Я бы вычитал прогнозируемое значение из измеренного значения, поэтому для значения x 1 значение остаточный будет 2 - 2,6 = -0,6. Наставник: Верно! В остаточный независимой переменной x = 1 составляет -0,6.
Точно так же вы можете спросить, как вы интерпретируете график остаточного рассеяния?
Остаточный = Наблюдаемое - Прогнозируемые положительные значения для остаточный (по оси ординат) означает, что прогноз был слишком низким, а отрицательные значения означают, что прогноз был слишком высоким; 0 означает, что предположение было в точности верным. Эти участки не равномерно распределены по вертикали, или у них есть выбросы, или они имеют четкую форму.
Что показывает остаточный и подобранный график?
При проведении остаточный анализ, "остатки по сравнению с совпадениями" участок " это наиболее часто создаваемый участок. Это разброс участок остатков по оси y и приспособленный значения (оценочные ответы) по оси x. В участок используется для обнаружения нелинейности, неравных дисперсий ошибок и выбросов.