A proposito di questo Residual Plot Grapher

Uno dei requisiti principali affinché i risultati e le previsioni di un'analisi di regressione siano validi è che le ipotesi di regressione lineare siano soddisfatte. Le ipotesi di indipendenza, normalità e omoschedasticità degli errori sono fondamentali per ottenere risultati di regressione affidabili

L'uso di grafici basati sui residui è fondamentale per valutare rapidamente se le ipotesi non sono state soddisfatte e se è necessaria una correzione.

Una volta stimati i coefficienti di regressione corrispondenti all'intercetta y e alla pendenza, \(\hat \beta_0\) e \(\hat \beta_1\), possiamo procedere con il calcolo dei valori previsti.

Come si calcolano i valori residui di regressione?

Il calcolo è semplice. Il primo passaggio consiste nel calcolare i coefficienti di regressione lineare, che vengono utilizzati nel modo seguente per calcolare i valori previsti:

\[ \hat y = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 x \]

Una volta calcolati i valori previsti \(\hat y\), possiamo calcolare i residui come segue:

\[\text{Residual} = y - \hat y\]

Cosa ti mostra una trama residua?

I grafici dei residui vengono utilizzati per verificare le ipotesi di regressione lineare. È un modo visivo per valutare rapidamente se le ipotesi sono gravemente violate o meno. Per una valutazione più sintetica del soddisfacimento delle ipotesi di regressione lineare, sono disponibili test statistici specifici per ciascuna ipotesi.

I diversi tipi di grafici dei residui sono: residui rispetto al numero di osservazione (fornito da questo calcolatore), utilizzato per valutare l'ipotesi di indipendenza dell'errore. Inoltre, abbiamo il grafico della normalità dei residui (che viene utilizzato per valutare la normalità degli errori) e il grafico dei residui rispetto al valore previsto, che viene utilizzato per valutare l'assunzione di omoschedasticità dell'errore.

Come rappresentare graficamente i residui da un modello di regressione lineare?

Esistono diversi tipi di parcelle che coinvolgono i residui. Questa calcolatrice ti mostrerà il calcolo dei residui e ti mostrerà un grafico dei residui rispetto al numero di osservazione.

Questo creatore di trama residua consente di valutare se i residui sembrano apparire casualmente nel tempo (quindi sono indipendenti), o se esiste una sorta di modello nel tempo (che indicherebbe che i residui non sarebbero indipendenti, e un l'ipotesi di regressione sarebbe violata).

Se hai solo bisogno di calcolare i risultati di regressione, puoi usarlo calcolatore del modello di regressione lineare , al fine di ottenere i coefficienti di regressione stimati in base ai dati campione forniti.