Ggplot2 में एक अवशिष्ट प्लॉट कैसे बनाएं (उदाहरण के साथ)

अवशिष्ट भूखंडों का उपयोग यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि क्या प्रतिगमन मॉडल के अवशेष सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं और क्या वे विषमलैंगिकता प्रदर्शित करते हैं या नहीं।

Ggplot2 में एक अवशिष्ट प्लॉट बनाने के लिए, आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 library (ggplot2)

ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0 )

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: ggplot2 में एक अवशिष्ट प्लॉट बनाना

इस उदाहरण के लिए, हम R में निर्मित mtcars डेटासेट का उपयोग करेंगे:

 #view first six rows of mtcars dataset
head(mtcars)
                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

सबसे पहले, हम प्रतिक्रिया चर के रूप में mpg और भविष्यवक्ता चर के रूप में qsec का उपयोग करके एक प्रतिगमन मॉडल फिट करेंगे:

 #fit regression model
model <- lm(mpg ~ qsec, data=mtcars)

इसके बाद, हम ggplot2 में एक अवशिष्ट प्लॉट बनाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करेंगे:

 library (ggplot2)

#create residual plot
ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0 ) 

x-अक्ष फिट किए गए मान प्रदर्शित करता है और y-अक्ष अवशिष्ट प्रदर्शित करता है।

अवशेष बिना किसी स्पष्ट पैटर्न के शून्य के आसपास बेतरतीब ढंग से बिखरे हुए प्रतीत होते हैं, जो दर्शाता है कि समरूपता की धारणा संतुष्ट है।

दूसरे शब्दों में, प्रतिगमन मॉडल के गुणांक विश्वसनीय होने चाहिए और हमें डेटा पर कोई परिवर्तन करने की आवश्यकता नहीं है।

यह भी ध्यान दें कि हम अवशिष्ट प्लॉट में शीर्षक और अक्ष लेबल जोड़ने के लिए labs() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 library (ggplot2)

#create residual plot with title and axis labels
ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0 ) +
  labs(title=' Residual vs. Fitted Values Plot ', x=' Fitted Values ', y=' Residuals ') 

अतिरिक्त संसाधन

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