Gráfico de plotagem residual
Instruções: Use este gráfico residual para construir um gráfico residual para o valor obtido com uma análise de regressão linear com base nos dados de amostra fornecidos por você. Insira os dados para a variável independente \((X)\) e a variável dependente (\(Y\)), na forma abaixo:
Sobre este gráfico de plotagem residual
Um dos principais requisitos para que os resultados e previsões de uma análise de regressão sejam válidos é que os pressupostos da regressão linear sejam atendidos. Os pressupostos de independência, normalidade e homoscedasticidade dos erros são cruciais para obter resultados de regressão confiáveis
O uso de plotagens baseadas em resíduos é crucial para avaliar rapidamente se as premissas não foram atendidas e se uma correção é necessária.
Depois de estimar os coeficientes de regressão correspondentes ao intercepto y e ao declive, \(\hat \beta_0\) e \(\hat \beta_1\), podemos prosseguir com o cálculo dos valores previstos.
Como você calcula os valores residuais da regressão?
O cálculo é simples. A primeira etapa consiste em calcular os coeficientes de regressão linear, que são usados da seguinte maneira para calcular os valores previstos:
\[ \hat y = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 x \]Uma vez que os valores previstos \(\hat y\) são calculados, podemos calcular os resíduos da seguinte forma:
\[\text{Residual} = y - \hat y\]O que um gráfico residual mostra a você?
Os gráficos residuais são usados para verificar as suposições de regressão linear. É uma forma visual de avaliar rapidamente se as premissas foram violadas gravemente ou não. Para uma avaliação mais concisa do cumprimento dos pressupostos da regressão linear, existem testes estatísticos específicos para cada pressuposto.
Os diferentes tipos de gráficos de resíduos são: resíduos versus número de observação (fornecido por esta calculadora), que é usado para avaliar a hipótese de independência de erro. Além disso, temos o gráfico de normalidade dos resíduos (que é usado para avaliar a normalidade dos erros) e o gráfico de resíduos versus valor previsto, que é usado para avaliar a suposição de homocedasticidade do erro.
Como você representa os resíduos de um modelo de regressão linear?
Existem diferentes tipos de gráficos envolvendo resíduos. Esta calculadora mostrará o cálculo de residuais e um gráfico de residuais versus número de observação.
Este criador de gráfico residual permite que você avalie se os resíduos parecem ou não aparecer aleatoriamente no tempo (então eles são independentes), ou se há algum tipo de padrão no tempo (o que indicaria que os resíduos não seriam independentes, e um a suposição de regressão seria violada).
Se você só precisa calcular os resultados da regressão, você pode usar este calculadora modelo de regressão linear , para obter os coeficientes de regressão estimados com base nos dados de amostra fornecidos.