প্লট.এলএম () এর ব্যাখ্যা

Question

আমি প্লটে প্লট (এলএম) দ্বারা উত্পন্ন গ্রাফগুলি ব্যাখ্যা করার বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন ছিল I কোন মন্তব্য প্রশংসা করা হবে। পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন এবং একনোমেট্রিক্সের প্রাথমিক জ্ঞান ধরে নিন।

Comments

তোমার কি এখানে এক নজর আছে ?

— ব্যবহারকারী 60

এবং এখানে (page২ পৃষ্ঠা থেকে) এখানে ।

— COOLSerdash

Answer 1

ডকুমেন্টেশনে বর্ণিত হিসাবে , plot.lm()6 টি বিভিন্ন প্লট ফিরে আসতে পারে:

[1] লাগানো মানগুলির বিরুদ্ধে অবশিষ্টাংশের একটি প্লট, [2] লাগানো মানগুলির বিরুদ্ধে স্কয়ার্ট (| অবশিষ্টগুলি |) এর একটি স্কেল-লোকেশন প্লট, [3] একটি সাধারণ কিউকিউ প্লট, [4] কুকের দূরত্ব বনাম সারি লেবেলগুলির একটি প্লট, [5] উপার্জনের বিরুদ্ধে অবশিষ্টাংশের একটি প্লট, এবং [6] লিভারেজ / (1-লিভারেজ) এর বিরুদ্ধে কুকের দূরত্বের একটি প্লট। ডিফল্টরূপে, প্রথম তিন এবং 5 সরবরাহ করা হয়। ( আমার নম্বর )

প্লটগুলি [1] , [2] , [3] এবং [5] ডিফল্টরূপে ফিরে আসে। ব্যাখ্যা [1] : এখান সিভি উপর আলোচনা করা হয় একটি রৈখিক মডেলের অনুমানের যাচাই করার জন্য ব্যাখ্যা অবশিষ্টাংশ বনাম লাগানো চক্রান্ত । আমি এখানে সমকামীত্বের অনুমান এবং প্লটগুলি যা আপনাকে এটি সিভিতে (স্কেল-লোকেশন প্লট [২] সহ) মূল্যায়নে সহায়তা করতে পারে তা ব্যাখ্যা করেছি : লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ধ্রুবক পরিবর্তনের অর্থ কী? আমি এখানে সিভিতে কিউকিউ প্লট [3] নিয়ে আলোচনা করেছি : কিউকিউ প্লট হিস্টগ্রামের সাথে মেলে না এবং এখানে: পিপি-প্লট বনাম কিউকিউ-প্লটগুলি । এখানে একটি খুব ভাল ওভারভিউও রয়েছে: কিউকিউ-প্লট কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন? সুতরাং, যা অবশিষ্ট আছে তা মূলত কেবল বোঝা [5] , অবশিষ্ট-উত্সের প্লট।

এটি বুঝতে, আমাদের তিনটি জিনিস বুঝতে হবে:

• লিভারেজ,
• মানকৃত অবশিষ্টাংশ, এবং
• কুকের দূরত্ব।

$(\bar X,~\bar Y)$$X$আপনি যে ফলাফলগুলি পান তা কয়েকটি ডেটা পয়েন্ট দ্বারা চালিত হয়; এই চক্রান্তটি আপনাকে নির্ধারণে সহায়তা করার উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছে।

$X$$\bar X$$X$

$N$

এই বিষয়গুলি মাথায় রেখে, চারটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে জড়িত প্লটগুলি বিবেচনা করুন:

1. একটি ডেটাসেট যেখানে সবকিছু ঠিক আছে
2. একটি উচ্চ-লিভারেজ সহ একটি ডেটাসেট, তবে নিম্ন-মানযুক্ত রেসিডুয়াল পয়েন্ট
3. নিম্ন-লিভারেজ সহ একটি ডেটাসেট, তবে উচ্চ-মানসম্পন্ন রেসিডুয়াল পয়েন্ট
4. একটি উচ্চ-লিভারেজ, উচ্চ-মানসম্পন্ন রেসিডুয়াল পয়েন্ট সহ একটি ডেটাসেট

$(\bar X,~\bar Y)$21

                              leverage std.residual   cooks.d
high leverage,  low residual 0.3814234    0.0014559 0.0000007
low leverage,  high residual 0.0476191    3.4456341 0.2968102
high leverage, high residual 0.3814234   -3.8086475 4.4722437

এই প্লটগুলি তৈরি করতে আমি নীচের কোডটি ব্যবহার করেছি:

set.seed(20)

x1 = rnorm(20, mean=20, sd=3)
y1 = 5 + .5*x1 + rnorm(20)

x2 = c(x1, 30);        y2 = c(y1, 20.8)
x3 = c(x1, 19.44);     y3 = c(y1, 20.8)
x4 = c(x1, 30);        y4 = c(y1, 10)

* _{ওএলএস রিগ্রেশন কীভাবে ডেটা এবং লাইনের মধ্যবর্তী উল্লম্ব দূরত্বকে হ্রাস করে এমন লাইনটি সন্ধান করার জন্য, আমার উত্তরটি এখানে দেখুন: x এর সাথে x এবং x এর সাথে y এর লিনিয়ার রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য কী?}

Comments

ভাল উত্তর যা আরও লেখার জন্য সমস্ত লেখার দিক নির্দেশ করে। (কেন এই প্লটগুলির সম্পূর্ণ এবং স্পষ্ট ব্যাখ্যাগুলির এত অভাব আছে তা অবাক

— করেই বুঝতে হবে

যদিও এখানে প্রতিটি প্লটের সংক্ষিপ্ত একত্রীকরণের উদাহরণ রয়েছে।

— বনাঞ্চল বিশেষজ্ঞ