आर में संलग्न वैरिएबल प्लॉट कैसे बनाएं

आँकड़ों में, जोड़े गए वैरिएबल प्लॉट व्यक्तिगत प्लॉट होते हैं जो एक बहु रेखीय प्रतिगमन मॉडल में एक प्रतिक्रिया चर और एक भविष्यवक्ता चर के बीच संबंध प्रदर्शित करते हैं, जबकि मॉडल में अन्य भविष्यवक्ता चर की उपस्थिति को नियंत्रित करते हैं।

नोट: कभी-कभी इन भूखंडों को “आंशिक प्रतिगमन भूखंड” भी कहा जाता है।

इस प्रकार का प्लॉट हमें अन्य भविष्यवक्ता चर को स्थिर रखते हुए एक मॉडल में प्रत्येक व्यक्तिगत भविष्यवक्ता चर और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध का निरीक्षण करने की अनुमति देता है।

आर में संलग्न चर के प्लॉट बनाने के लिए, हम कार पैकेज से avPlots() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #load car package
library (car) 

#fit multiple linear regression model
model <- lm(y ~ x1 + x2 + ..., data = df)

#create added variable plots
avPlots(model)

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

उदाहरण: आर में वेरिएबल प्लॉट जोड़ना

मान लीजिए कि हम एमटीकार्स डेटासेट से डेटा का उपयोग करके आर में निम्नलिखित एकाधिक रैखिक प्रतिगमन मॉडल फिट करते हैं:

 #fit multiple linear regression model
model <- lm(mpg ~ disp + hp + drat, data = mtcars)

#view summary of model
summary(model)

Call:
lm(formula = mpg ~ disp + hp + drat, data = mtcars)

Residuals:
    Min 1Q Median 3Q Max 
-5.1225 -1.8454 -0.4456 1.1342 6.4958 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept) 19.344293 6.370882 3.036 0.00513 **
available -0.019232 0.009371 -2.052 0.04960 * 
hp -0.031229 0.013345 -2.340 0.02663 * 
drat 2.714975 1.487366 1.825 0.07863 . 
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 3.008 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.775, Adjusted R-squared: 0.7509 
F-statistic: 32.15 on 3 and 28 DF, p-value: 3.28e-09

प्रतिक्रिया चर “mpg” और मॉडल में प्रत्येक व्यक्तिगत भविष्यवक्ता चर के बीच संबंध को देखने के लिए, हम avPlots() फ़ंक्शन का उपयोग करके अतिरिक्त चर के प्लॉट तैयार कर सकते हैं:

 #load car package
library (car)

#produce added variable plots
avPlots(model)

यहां प्रत्येक कथानक की व्याख्या इस प्रकार की गई है:

• एक्स-अक्ष एकल भविष्यवक्ता चर प्रदर्शित करता है और वाई-अक्ष प्रतिक्रिया चर प्रदर्शित करता है।
• नीली रेखा भविष्यवक्ता चर और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को दर्शाती है, जबकि अन्य सभी भविष्यवक्ता चर के मान को स्थिर रखती है।
• प्रत्येक ग्राफ़ में लेबल किए गए बिंदु सबसे बड़े अवशेषों वाले दो अवलोकनों और सबसे बड़े आंशिक उत्तोलन वाले दो अवलोकनों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

ध्यान दें कि प्रत्येक प्लॉट में रेखा का कोण अनुमानित प्रतिगमन समीकरण के गुणांक के चिह्न से मेल खाता है।

उदाहरण के लिए, मॉडल में प्रत्येक भविष्यवक्ता चर के लिए अनुमानित गुणांक यहां दिए गए हैं:

• प्रदर्शन: -0.019232
• सीएच: -0.031229
• दिनांक: 2.714975

ध्यान दें कि रेखा का कोण ड्रैट के लिए जोड़े गए वैरिएबल प्लॉट में सकारात्मक है जबकि यह डिस्प और एचपी के लिए नकारात्मक है, जो उनके अनुमानित गुणांक के संकेतों से मेल खाता है:

ये ग्राफ़ हमें प्रत्येक व्यक्तिगत भविष्यवक्ता चर और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को आसानी से देखने की अनुमति देते हैं।

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