কীভাবে অবশিষ্টাংশগুলি সন্ধান করুন এবং তাদের প্লট করবেন

আমাকে ডেটা দেওয়া হয়েছে

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55, 
     81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

আমি কীভাবে অবশিষ্টাংশগুলি পেতে পারি এবং বনাম তাদের প্লট করতে পারি ? এবং যদি অবশিষ্টাংশগুলি প্রায় স্বাভাবিক হিসাবে উপস্থিত হয় তবে আমি কীভাবে পরীক্ষা করব? $x$

আমি নিশ্চিত না যে আমি সমীকরণটি পেয়েছি কারণ আমি মূল লিনিয়ারটি সঠিকভাবে ফিট করি কিনা তবে বক্তৃতা নোটগুলি বলে যে লিনিয়ার রিগ্রেশন লাইনটি আকারের হওয়া উচিত । $y=6.9x-5.5$ $y_i=\beta_0+\beta_1x+\epsilon$

r regression

— অতিথি
সূত্র

আপনি কোন প্যাকেজ ব্যবহার করছেন? উদাহরণস্বরূপ মতলবের 'রিগ্রাস' ফাংশনটি আউটপুট হিসাবে অবশিষ্টাংশকে দেয় এবং আপনি একটি হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করে গ্রাফিক করতে পারেন

— বিগ্রেন

আমি সেজেমাথ ব্যবহার করছি। আমি এর মাধ্যমে আর ব্যবহার করতে পারি তবে আমার এটির অভিজ্ঞতা খুব কম।

— অতিথি

2 টি সমীকরণ যা আপনার সেখানে রয়েছে Con যদি রিগ্রেশন রেখাটি (লিনিয়ার ফাংশন হিসাবে) ফর্ম তবে লিনিয়ার মডেলটি হ'ল এবং ত্রুটি পদ ব্যবহার করে এটি হ'ল যেখানে শূন্য প্রত্যাশা সহ একটি ত্রুটি শব্দ। এই দুইটি সমীকরণ একত্রে মাপসই হয়।

y = a + k x

$y = a +k x$

E [Y | X] = a + k X

$E[Y|X] = a+ k X$

Y = a + k X + ϵ

$Y = a + k X + \epsilon$

ϵ

$\epsilon$

— রিক

সমীকরণ আপনি পেয়েছেন হয় , ফর্ম আপনার নোটগুলি উল্লেখ সঙ্গে

এবং

। অবশিষ্টাংশ মাত্র হয়

\hat{β_{0}} = - 5.5

$\hat{\beta_0} = -5.5$

\hat{β_{1}} = 6.9

$\hat{\beta_1} = 6.9$

r_{i} = y_{y} - {\hat{y}}_{i} = y_{i} - (- 5.5 + 6.9 x_{i})

$r_i = y_y-\hat{y}_i = y_i - (-5.5 + 6.9 x_i)$

— Glen_b -Reinstate মনিকা

সম্পাদনা: আপনার কাছে একটি Rট্যাগ রয়েছে তবে একটি মন্তব্যে বলেছেন যে আপনি এটি সম্পর্কে খুব বেশি জানেন না। এটি Rকোড। আমি সেজ সম্পর্কে কিছুই জানি না। সম্পাদনা শেষ করুন

তুমি এটি করতে পারো

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,
      26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,
      28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,
      56,39,89,31,43,29,55, 81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,
      86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

m1 <- lm(y~x)  #Create a linear model
resid(m1) #List of residuals
plot(density(resid(m1))) #A density plot
qqnorm(resid(m1)) # A quantile normal plot - good for checking normality
qqline(resid(m1))

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়
সূত্র

+1 @ গয়েস্ট, উপরের কোডটি আর এর জন্য, যা

— নিখরচায়

ঠিক আছে. সুতরাং আমি ক্যাপশনটি ঘনত্বের সাথে ছবিটি দেখেছি deডফল্ট (এক্স = রেসিড (এম 1))। এই কোড দুটি আউটপুট আউটপুট করা উচিত? এবং আমি গ্রাফটি থেকে পরীক্ষা করা উচিত কি অবশিষ্টাংশগুলি প্রায় স্বাভাবিক হিসাবে দেখা যায়?

— অতিথি

কোডটি দুটি গ্রাফ আউটপুট দেবে - একটি হ'ল ঘনত্বের প্লট (এটি কি বেল আকারের দেখাচ্ছে?) অন্যটি একটি কোয়ান্টাইল প্লট; যদি অবশিষ্টাংশগুলি পুরোপুরি স্বাভাবিক থাকে তবে পয়েন্টগুলি সমস্ত সোজা লাইনে থাকে।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

ঠিক। কোডটি কাজ করে যদি আপনি শেষ লাইনগুলি প্লট (qqnorm (resid (m1))) এবং প্লট (qqline (resid (m1))) এ পরিবর্তন করেন। সুতরাং আমি মনে করি অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণ বন্টনকে সন্তুষ্ট করে না কারণ লাইনের ওপরে লাইনের চেয়ে আরও বেশি পয়েন্ট রয়েছে। স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার জন্য কি কোনও সংখ্যার মানদণ্ড রয়েছে?

— অতিথি 20