{"id":868,"date":"2023-07-28T11:48:31","date_gmt":"2023-07-28T11:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/"},"modified":"2023-07-28T11:48:31","modified_gmt":"2023-07-28T11:48:31","slug":"python-restdiagramm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein restdiagramm in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>Residuendiagramm<\/strong> ist eine Art Diagramm, das angepasste Werte gegen\u00fcber den Residuen eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/lineare-regressionspython\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regressionsmodells<\/a> anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Art von Diagramm wird h\u00e4ufig verwendet, um zu bewerten, ob ein lineares Regressionsmodell f\u00fcr einen bestimmten Datensatz geeignet ist oder nicht, und um Residuen auf <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/heteroskedastizitatsregression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> zu pr\u00fcfen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python ein Residuendiagramm f\u00fcr ein lineares Regressionsmodell erstellen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Residuenplot in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir einen Datensatz, der die Attribute von 10 Basketballspielern beschreibt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dataset\n<\/span>df\n\n\trating points assists rebounds\n0 90 25 5 11\n1 85 20 7 8\n2 82 14 7 10\n3 88 16 8 6\n4 94 27 5 6\n5 90 20 7 9\n6 76 12 6 6\n7 75 15 9 10\n8 87 14 9 10\n9 86 19 5 7<\/strong><\/pre>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Residuendiagramm f\u00fcr einfache lineare Regression<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir passen ein einfaches lineares Regressionsmodell an und verwenden dabei <em>Punkte<\/em> als Pr\u00e4diktorvariable und <em>Note<\/em> als Antwortvariable:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#import necessary libraries<\/span>\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> statsmodels.api <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sm\n<span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> statsmodels.formula.api <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> ols\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit simple linear regression model\n<\/span>model = ols('rating ~ points', data=df). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary\n<\/span>print(model.summary())\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion plot_regress_exog()<\/a> aus der Statsmodels-Bibliothek k\u00f6nnen wir ein Residuen- oder angepasstes Diagramm erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define figure size\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#produce regression plots<\/span>\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' <span style=\"color: #008000;\">points<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9430 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residplotpython1.png\" alt=\"Restplot in Python\" width=\"624\" height=\"415\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es entstehen vier Parzellen. Das Bild in der oberen rechten Ecke ist das Residualdiagramm im Vergleich zum angepassten Diagramm. Die x-Achse in diesem Diagramm zeigt die tats\u00e4chlichen Werte der <em>Pr\u00e4diktorvariablenpunkte<\/em> und die y-Achse zeigt das Residuum f\u00fcr diesen Wert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da die Residuen zuf\u00e4llig um Null herum verstreut zu sein scheinen, deutet dies darauf hin, dass Heteroskedastizit\u00e4t bei der Pr\u00e4diktorvariablen kein Problem darstellt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Residuendiagramme f\u00fcr multiple lineare Regression<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir passen stattdessen ein multiples lineares Regressionsmodell an, das <em>Assists<\/em> und <em>Rebounds<\/em> als Pr\u00e4diktorvariable und die <em>Bewertung<\/em> als Antwortvariable verwendet:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit multiple linear regression model\n<\/span>model = ols('rating ~ assists + rebounds', data=df). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary\n<\/span>print(model.summary())\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Auch hier k\u00f6nnen wir mit der <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion plot_regress_exog()<\/a> aus der Statsmodels-Bibliothek ein Residuum-gegen-Pr\u00e4diktor-Diagramm f\u00fcr jeden einzelnen Pr\u00e4diktor erstellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So sieht beispielsweise das Residuen-\/Pr\u00e4diktordiagramm f\u00fcr <em>Pr\u00e4diktorvariablenunterst\u00fctzungen<\/em> aus:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create residual vs. predictor plot for 'assists'\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' <span style=\"color: #008000;\">assists<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9431 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residplotpython2.png\" alt=\"Rest- oder angepasstes Land\" width=\"625\" height=\"409\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so sieht das Residuen-\/Pr\u00e4diktordiagramm f\u00fcr die Pr\u00e4diktorvariablen- <em>Bounces<\/em> aus:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create residual vs. predictor plot for 'assists'\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' <span style=\"color: #008000;\">rebounds<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9432 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residplotpython3.png\" alt=\"Rest- oder angepasster Plot in Python\" width=\"624\" height=\"408\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In beiden Diagrammen scheinen die Residuen zuf\u00e4llig um Null herum gestreut zu sein, was darauf hindeutet, dass Heteroskedastizit\u00e4t bei keiner der Pr\u00e4diktorvariablen im Modell ein Problem darstellt.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Residuendiagramm ist eine Art Diagramm, das angepasste Werte gegen\u00fcber den Residuen eines Regressionsmodells anzeigt. Diese Art von Diagramm wird h\u00e4ufig verwendet, um zu bewerten, ob ein lineares Regressionsmodell f\u00fcr einen bestimmten Datensatz geeignet ist oder nicht, und um Residuen auf Heteroskedastizit\u00e4t zu pr\u00fcfen. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python ein Residuendiagramm [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So erstellen Sie ein Residuendiagramm in Python \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum Erstellen eines Residuenplots in Python.\" \/>\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\/python-restdiagramm\/\" \/>\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 Residuendiagramm in Python \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum Erstellen eines Residuenplots in Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T11:48:31+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residplotpython1.png\" \/>\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\/python-restdiagramm\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/\",\"name\":\"So erstellen Sie ein Residuendiagramm in Python \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T11:48:31+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T11:48:31+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum Erstellen eines Residuenplots in Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-restdiagramm\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So erstellen sie ein restdiagramm in python\"}]},{\"@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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