視覺化模型擬合

R 迴歸入門

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

理想的殘差性質

  • 殘差呈常態分佈
  • 殘差的平均為 0
R 迴歸入門

再看鯉魚與河鱸

鯉魚：較「好」的模型

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

先前顯示過的，鯉魚質量對長度的散佈圖與趨勢線。

河鱸：較「差」的模型

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

先前顯示過的，河鱸質量對長度的散佈圖與趨勢線。

R 迴歸入門

殘差 vs. 擬合值

鯉魚

鯉魚模型的殘差對擬合值散佈圖，含 LOESS 趨勢線。趨勢線靠近 x 軸。

河鱸

河鱸模型的殘差對擬合值散佈圖，含 LOESS 趨勢線。趨勢線呈 V 形。

R 迴歸入門

Q-Q 圖

鯉魚

鯉魚模型的標準化殘差對理論分位數的 Q-Q 圖。點幾乎沿著殘差等於分位數的對角線，僅右上有兩個離群值。

河鱸

河鱸模型的標準化殘差對理論分位數的 Q-Q 圖。點未緊貼對角線，特別是在圖的右側。

R 迴歸入門

尺度–位置圖（Scale-location）

鯉魚模型的平方根標準化殘差對擬合值散佈圖，含 LOESS 趨勢線。隨擬合值增加，趨勢線略為上升。

河鱸模型的平方根標準化殘差對擬合值散佈圖，含 LOESS 趨勢線。隨擬合值增加，趨勢線多次上下起伏。

R 迴歸入門

autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

which 的可用值

  • 1 殘差 vs. 擬合值
  • 2 Q-Q 圖
  • 3 尺度–位置圖
R 迴歸入門

以河鱸模型示範 autoplot()

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

河鱸模型的三個診斷圖，合併為一個含三個分面的小圖。

R 迴歸入門

『Autoplots, roll out!』——Plotimus Prime

R 迴歸入門

Preparing Video For Download...