{"id":3791,"date":"2023-07-15T12:43:29","date_gmt":"2023-07-15T12:43:29","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-15T12:43:29","modified_gmt":"2023-07-15T12:43:29","slug":"restgraph-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein restdiagramm in ggplot2 (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mithilfe von Residuendiagrammen<\/strong> wird beurteilt, ob die Residuen<\/a> eines Regressionsmodells normalverteilt sind und ob sie Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> aufweisen.<\/span><\/p>\n

Um ein Residuendiagramm in ggplot2 zu erstellen, k\u00f6nnen Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +\n  geom_point() +\n  geom_hline(yintercept = 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Erstellen eines Restdiagramms in ggplot2<\/strong><\/h2>\n
 F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den in R integrierten mtcars-<\/a> Datensatz:<\/span><\/p>\n
 #view first six rows of mtcars dataset<\/span>\nhead(mtcars)\n                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\nMazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\nMazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\nDatsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\nHornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\nHornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\nValiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1<\/strong><\/pre>\n
 Zuerst passen wir ein Regressionsmodell an, wobei wir mpg<\/strong> als Antwortvariable und qsec<\/b> als Pr\u00e4diktorvariable verwenden:<\/span><\/p>\n
 #fit regression model<\/span>\nmodel <- lm(mpg ~ qsec, data=mtcars)<\/strong><\/pre>\n
 Als N\u00e4chstes verwenden wir die folgende Syntax, um ein Residuendiagramm in ggplot2 zu erstellen:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create residual plot\n<\/span>ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +\n  geom_point() +\n  geom_hline(yintercept = 0<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n
\"Restdiagramm<\/p>\n
 Die x-Achse zeigt die angepassten Werte und die y-Achse zeigt die Residuen an.<\/span><\/p>\n
 Die Residuen scheinen ohne klares Muster zuf\u00e4llig um Null herum verstreut zu sein, was darauf hindeutet, dass die Annahme der Homoskedastizit\u00e4t erf\u00fcllt ist.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie auch, dass wir die Funktion labs()<\/strong> verwenden k\u00f6nnten, um dem Restplot einen Titel und Achsenbeschriftungen hinzuzuf\u00fcgen:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create residual plot with title and axis labels\n<\/span>ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +\n  geom_point() +\n  geom_hline(yintercept = 0<\/span> ) +\n  labs(title=' Residual vs. Fitted Values Plot<\/span> ', x=' Fitted Values<\/span> ', y=' Residuals<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"ggplot2<\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So berechnen Sie standardisierte Residuen in R<\/a>
 So berechnen Sie studentisierte Residuen in R<\/a>
 So erstellen Sie ein Histogramm von Residuen in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Mithilfe von Residuendiagrammen wird beurteilt, ob die Residuen eines Regressionsmodells normalverteilt sind und ob sie Heteroskedastizit\u00e4t aufweisen. Um ein Residuendiagramm in ggplot2 zu erstellen, k\u00f6nnen Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden: library (ggplot2) ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) + geom_point() + geom_hline(yintercept = 0 ) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nSo erstellen Sie ein Restdiagramm in ggplot2 (mit Beispiel) \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand eines Beispiels erl\u00e4utert, wie ein Residuendiagramm in ggplot2 erstellt wird.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So erstellen Sie ein Restdiagramm in ggplot2 (mit Beispiel) \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand eines Beispiels erl\u00e4utert, wie ein Residuendiagramm in ggplot2 erstellt wird.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-15T12:43:29+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ajustement1.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/\",\"name\":\"So erstellen Sie ein Restdiagramm in ggplot2 (mit Beispiel) \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-15T12:43:29+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-15T12:43:29+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird anhand eines Beispiels erl\u00e4utert, wie ein Residuendiagramm in ggplot2 erstellt wird.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/restgraph-ggplot2\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So erstellen sie ein restdiagramm in ggplot2 (mit beispiel)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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 Mit anderen Worten: Die Koeffizienten<\/a> des Regressionsmodells sollten zuverl\u00e4ssig sein und wir m\u00fcssen keine Transformation<\/a> der Daten durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n