Làm thế nào để tìm phần dư và vẽ chúng

Tôi đã được cung cấp dữ liệu

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55, 
     81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

Làm thế nào tôi có thể có được phần dư và vẽ chúng so với ? Và làm thế nào tôi có thể kiểm tra nếu phần dư có vẻ là bình thường? $x$

Tôi không chắc chắn nếu tôi làm phù hợp tuyến tính gốc một cách chính xác như tôi có phương trình nhưng các ghi chú bài giảng nói rằng đường hồi quy tuyến tính nên có dạng . $y=6.9x-5.5$ $y_i=\beta_0+\beta_1x+\epsilon$

r regression

— khách mời
nguồn

Bạn đang sử dụng gói nào? Ví dụ: hàm 'hồi quy' của Matlab trả về phần dư dưới dạng đầu ra và bạn có thể vẽ biểu đồ bằng biểu đồ

— BGreene

Tôi đang sử dụng Sagemath. Tôi cũng có thể sử dụng R thông qua nó nhưng tôi có rất ít kinh nghiệm về nó.

— khách

y = a + k x

$y = a +k x$

E [Y | X] = a + k X

$E[Y|X] = a+ k X$

Y = a + k X + ϵ

$Y = a + k X + \epsilon$

ϵ

$\epsilon$

\hat{β_{0}} = - 5.5

$\hat{\beta_0} = -5.5$

\hat{β_{1}} = 6.9

$\hat{\beta_1} = 6.9$

r_{i} = y_{y} - {\hat{y}}_{i} = y_{i} - (- 5.5 + 6.9 x_{i})

$r_i = y_y-\hat{y}_i = y_i - (-5.5 + 6.9 x_i)$

EDIT: Bạn có một Rthẻ nhưng sau đó trong một bình luận nói rằng bạn không biết nhiều về nó. Đây làR mã. Tôi không biết gì về Sage. Kết thúc chỉnh sửa

Bạn có thể làm được việc này

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,
      26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,
      28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,
      56,39,89,31,43,29,55, 81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,
      86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

m1 <- lm(y~x)  #Create a linear model
resid(m1) #List of residuals
plot(density(resid(m1))) #A density plot
qqnorm(resid(m1)) # A quantile normal plot - good for checking normality
qqline(resid(m1))

— Peter Flom - Tái lập Monica
nguồn

+1 @guest, mã ở trên là dành cho R, được cung cấp miễn phí

— BGreene

Được chứ. Vì vậy, tôi đã nhìn thấy hình ảnh với chú thích mật độ.default (x = Resid (m1)). Mã này có nên xuất hai biểu đồ không? Và tôi có nên kiểm tra từ biểu đồ là phần dư có vẻ xấp xỉ bình thường không?

— khách

Mã sẽ xuất ra hai biểu đồ - một là biểu đồ mật độ (trông nó có hình chuông?) Cái kia là biểu đồ lượng tử; nếu phần dư là hoàn toàn bình thường, tất cả các điểm sẽ nằm trên đường thẳng.

— Peter Flom - Tái lập Monica

Đúng. Mã hoạt động nếu bạn thay đổi các dòng cuối cùng thành âm mưu (qqnorm (Resid (m1))) và cốt truyện (qqline (Resid (m1))). Vì vậy, tôi nghĩ rằng phần dư không thỏa mãn phân phối bình thường vì có điểm nằm xa bên dưới dòng hơn so với dòng. Có bất kỳ tiêu chí số để kiểm tra tính quy phạm?

— khách