可视化模型拟合

R 中的回归入门

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

期望的残差性质

  • 残差近似正态分布
  • 残差均值为 0
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再次查看鲷鱼与鲈鱼

鲷鱼："好"的模型

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

此前展示过的鲷鱼质量与长度的散点图，含趋势线。

鲈鱼："差"的模型

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

此前展示过的鲈鱼质量与长度的散点图，含趋势线。

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残差 vs. 拟合值

鲷鱼

鲷鱼模型的残差与拟合值散点图，含 LOESS 趋势线。趋势线紧贴 x 轴。

鲈鱼

鲈鱼模型的残差与拟合值散点图，含 LOESS 趋势线。趋势线呈 V 形。

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Q-Q 图

鲷鱼

鲷鱼模型标准化残差与理论分位数的 Q-Q 图。除两个离群点外，点几乎贴合对角线。

鲈鱼

鲈鱼模型标准化残差与理论分位数的 Q-Q 图。点未紧贴对角线，尤其在图右侧。

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尺度-位置图

鲷鱼模型的平方根标准化残差与拟合值的散点图，含 LOESS 趋势线。趋势线随拟合值增大略微上升。

鲈鱼模型的平方根标准化残差与拟合值的散点图，含 LOESS 趋势线。趋势线随拟合值增大多次上下波动。

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autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

which 的取值

  • 1 残差 vs. 拟合值
  • 2 Q-Q 图
  • 3 尺度-位置
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autoplot() 与鲈鱼模型

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

鲈鱼模型的三种诊断图，合并为一个包含三面板的图。

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"自动绘图，出击！"——绘图金刚

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