Model fit visualiseren

Introductie tot regressie in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Gewenste eigenschappen van residuen

Residuen zijn normaal verdeeld
Het gemiddelde van de residuen is nul

Bream en perch opnieuw

Bream: het "goede" model

mdl_bream <- lm(mass_g ~ length_cm, data = bream)

Het spreidingsdiagram van bream-massa's versus hun lengtes, met een trendlijn, dat eerder is getoond.

Perch: het "slechte" model

mdl_perch <- lm(mass_g ~ length_cm, data = perch)

Het spreidingsdiagram van perch-massa's versus hun lengtes, met een trendlijn, dat eerder is getoond.

Residuen vs. voorspelde waarden

Bream

Een spreidingsdiagram van bream-residuen versus voorspelde waarden, met een LOESS-trendlijn. De trendlijn blijft dicht bij de x-as.

Perch

Een spreidingsdiagram van perch-residuen versus voorspelde waarden, met een LOESS-trendlijn. De trendlijn vormt een V-vorm.

Q-Q-plot

Bream

Een Q-Q-plot van gestandaardiseerde bream-residuen versus theoretische kwantielen. De punten volgen de lijn waar residuen en kwantielen gelijk zijn nauwgezet, op twee uitschieters na.

Perch

Een Q-Q-plot van gestandaardiseerde perch-residuen versus theoretische kwantielen. De punten volgen de lijn waar residuen en kwantielen gelijk zijn niet goed, vooral aan de rechterkant.

Schaal-locatie

Een spreidingsdiagram van wortel-gestandaardiseerde bream-residuen versus voorspelde waarden, met een LOESS-trendlijn. De trendlijn loopt iets op naarmate de voorspelde waarden toenemen.

Een spreidingsdiagram van wortel-gestandaardiseerde perch-residuen versus voorspelde waarden, met een LOESS-trendlijn. De trendlijn gaat meerdere keren op en neer naarmate de voorspelde waarden toenemen.

autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

Waarden voor which

1 residuen vs. voorspelde waarden
2 Q-Q-plot
3 schaal-locatie

autoplot() met het perch-model

autoplot(
  mdl_perch, 
  which = 1:3, 
  nrow = 3, 
  ncol = 1
)

De drie diagnostische plots voor het perch-model in één figuur met drie panelen.

'Autoplots, uitrollen!' -Plotimus Prime

Introductie tot regressie in R