В сфере анализа данных графики остатков являются бесценным инструментом для оценки эффективности и допущений регрессионных моделей. Графики остатков позволяют нам оценить степень соответствия наших моделей, выявить закономерности или тенденции в остатках и обнаружить потенциальные нарушения допущений регрессии. В этой статье блога мы погрузимся в мир остаточных графиков в R, изучая различные методы их создания и интерпретации.

1. Простой график невязок:
   Давайте начнем с простого графика невязок, который включает в себя сопоставление остатков с прогнозируемыми значениями. Этот график помогает нам выявить любые систематические закономерности или гетероскедастичность (неравную дисперсию) в остатках.

# Assuming you have a linear regression model called 'lm_model'
residuals <- resid(lm_model)
predicted <- predict(lm_model)
plot(predicted, residuals, main = "Residual Plot", xlab = "Predicted Values", ylab = "Residuals")

1. График стандартизированных остатков:
   Стандартизированные остатки получаются путем деления остатков на их стандартное отклонение. Этот график может помочь нам выявить важные точки данных или выбросы.

# Assuming you have a linear regression model called 'lm_model'
std_residuals <- rstandard(lm_model)
plot(predicted, std_residuals, main = "Standardized Residual Plot", xlab = "Predicted Values", ylab = "Standardized Residuals")

1. График остатков и подобранных значений:
   На этом графике исследуется взаимосвязь между остатками и подобранными (прогнозируемыми) значениями. Это помогает нам выявить нелинейность или гетероскедастичность модели.

# Assuming you have a linear regression model called 'lm_model'
plot(lm_model, which = 1)

1. График «Масштаб-Местоположение».
   График «Масштаб-Местоположение», также известный как график «Разброс-Местоположение», проверяет гетероскедастичность путем построения квадратного корня стандартизированных остатков против подобранных значений.

# Assuming you have a linear regression model called 'lm_model'
sqrt_std_residuals <- sqrt(abs(std_residuals))
plot(predicted, sqrt_std_residuals, main = "Scale-Location Plot", xlab = "Predicted Values", ylab = "Square Root of Standardized Residuals")

1. График «остатки и кредитное плечо».
   Этот график помогает нам выявить влиятельные наблюдения, изучая влияние каждой точки данных и соответствующих остатков.

# Assuming you have a linear regression model called 'lm_model'
plot(lm_model, which = 5)

Графики остатков — важный инструмент в арсенале любого аналитика данных или статистика. В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания и интерпретации остаточных графиков в R. Используя эти методы, мы можем получить ценную информацию о производительности и предположениях наших регрессионных моделей.