การแสดงภาพความเหมาะสมของโมเดล

การถดถอยใน R เบื้องต้น

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

คุณสมบัติที่คาดหวังของค่าคงเหลือ

ค่าคงเหลือมีการกระจายแบบปกติ
ค่าเฉลี่ยของค่าคงเหลือเท่ากับศูนย์

กลับมาที่ bream และ perch

Bream: โมเดลที่ "ดี"

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

กราฟ scatter plot ของมวลปลา bream เทียบกับความยาว พร้อมเส้น trend line ที่เคยแสดงไปก่อนหน้านี้

Perch: โมเดลที่ "แย่"

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

กราฟ scatter plot ของมวลปลา perch เทียบกับความยาว พร้อมเส้น trend line ที่เคยแสดงไปก่อนหน้านี้

ค่าคงเหลือ vs. ค่าที่พยากรณ์ได้

Bream

กราฟ scatter plot ของค่าคงเหลือโมเดล bream เทียบกับค่าที่พยากรณ์ได้ พร้อมเส้น LOESS trend line ที่อยู่ใกล้แกน x

Perch

กราฟ scatter plot ของค่าคงเหลือโมเดล perch เทียบกับค่าที่พยากรณ์ได้ พร้อมเส้น LOESS trend line ที่มีรูปร่างเหมือนตัว V

Q-Q plot

Bream

กราฟ Q-Q plot ของค่าคงเหลือมาตรฐานโมเดล bream เทียบกับควอนไทล์เชิงทฤษฎี จุดข้อมูลอยู่ใกล้เส้นมาก ยกเว้นค่าผิดปกติสองจุด

Perch

กราฟ Q-Q plot ของค่าคงเหลือมาตรฐานโมเดล perch เทียบกับควอนไทล์เชิงทฤษฎี จุดข้อมูลไม่ได้อยู่ใกล้เส้น โดยเฉพาะทางขวาของกราฟ

Scale-location

กราฟ scatter plot ของรากที่สองของค่าคงเหลือมาตรฐานโมเดล bream เทียบกับค่าที่พยากรณ์ได้ พร้อมเส้น LOESS trend line ที่เอียงขึ้นเล็กน้อยเมื่อค่าที่พยากรณ์เพิ่มขึ้น

กราฟ scatter plot ของรากที่สองของค่าคงเหลือมาตรฐานโมเดล perch เทียบกับค่าที่พยากรณ์ได้ พร้อมเส้น LOESS trend line ที่ขึ้นลงหลายครั้งเมื่อค่าที่พยากรณ์เพิ่มขึ้น

autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

ค่าของ which

1 ค่าคงเหลือ vs. ค่าที่พยากรณ์ได้
2 Q-Q plot
3 scale-location

autoplot() กับโมเดล perch

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

กราฟ diagnostic สามกราฟของโมเดล perch แสดงในพล็อตเดียวที่มี 3 แผง

'Autoplots, roll out!' -Plotimus Prime

การถดถอยใน R เบื้องต้น