मॉडल फिट को विज़ुअलाइज़ करना

R में Regression परिचय

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

रेजिडुअल्स की अपेक्षित विशेषताएँ

रेजिडुअल्स सामान्य वितरण में हों
रेजिडुअल्स का औसत शून्य हो

फिर से bream और perch

Bream: "अच्छा" मॉडल

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

ब्रिम की मास बनाम लंबाई का स्कैटर प्लॉट, ट्रेंड लाइन सहित, जैसा पहले दिखाया गया था.

Perch: "खराब" मॉडल

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

पर्च की मास बनाम लंबाई का स्कैटर प्लॉट, ट्रेंड लाइन सहित, जैसा पहले दिखाया गया था.

रेजिडुअल्स बनाम फिटेड वैल्यूज़

Bream

ब्रिम मॉडल के रेजिडुअल्स बनाम फिटेड वैल्यूज़ का स्कैटर प्लॉट, LOESS ट्रेंड लाइन के साथ. ट्रेंड लाइन x-अक्ष के पास रहती है.

Perch

पर्च मॉडल के रेजिडुअल्स बनाम फिटेड वैल्यूज़ का स्कैटर प्लॉट, LOESS ट्रेंड लाइन के साथ. ट्रेंड लाइन V आकार बनाती है.

Q-Q प्लॉट

Bream

ब्रिम मॉडल के स्टैंडर्डाइज़्ड रेजिडुअल्स बनाम थियोरेटिकल क्वांटाइल्स का Q-Q प्लॉट. पॉइंट्स ज्यादातर उस लाइन का अनुसरण करते हैं जहाँ रेजिडुअल्स और क्वांटाइल्स बराबर हैं, दो आउटलायर्स छोड़कर.

Perch

पर्च मॉडल के स्टैंडर्डाइज़्ड रेजिडुअल्स बनाम थियोरेटिकल क्वांटाइल्स का Q-Q प्लॉट. पॉइंट्स लाइन के पास नहीं रहते, खासकर प्लॉट के दाएँ हिस्से में.

स्केल-लोकेशन

ब्रिम मॉडल के स्क्वायर रूट स्टैंडर्डाइज़्ड रेजिडुअल्स बनाम फिटेड वैल्यूज़ का स्कैटर प्लॉट, LOESS ट्रेंड लाइन के साथ. फिटेड वैल्यूज़ बढ़ने पर ट्रेंड लाइन थोड़ी ऊपर जाती है.

पर्च मॉडल के स्क्वायर रूट स्टैंडर्डाइज़्ड रेजिडुअल्स बनाम फिटेड वैल्यूज़ का स्कैटर प्लॉट, LOESS ट्रेंड लाइन के साथ. फिटेड वैल्यूज़ बढ़ने पर ट्रेंड लाइन कई बार ऊपर-नीचे जाती है.

autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

which के मान

1 residuals बनाम fitted values
2 Q-Q plot
3 scale-location

autoplot() के साथ perch मॉडल

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

पर्च मॉडल के तीनों डायग्नॉस्टिक प्लॉट, एक ही चित्र में तीन पैनलों में दिखाए गए.

'Autoplots, roll out!' -Plotimus Prime

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