{"id":1601,"date":"2023-07-25T17:06:19","date_gmt":"2023-07-25T17:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-i-valori-previsti-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T17:06:19","modified_gmt":"2023-07-25T17:06:19","slug":"tracciare-i-valori-previsti-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-i-valori-previsti-in-r\/","title":{"rendered":"Come tracciare i valori previsti in r (con esempi)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Spesso potresti voler tracciare i valori previsti di un modello di regressione in R per visualizzare le differenze tra i valori previsti e i valori effettivi.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial fornisce esempi di creazione di questo tipo di grafico in R e ggplot2.<\/span><\/p>\n

Esempio 1: tracciamento dei valori previsti e reali in base R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Il codice seguente mostra come adattare un modello di regressione lineare multipla<\/a> in R e quindi creare un grafico dei valori previsti ed effettivi:<\/span> <\/p>\n

 #create data<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (x1=c(3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 11, 12),\n                 x2=c(6, 6, 7, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 14),\n                 y=c(22, 24, 24, 25, 25, 27, 29, 31, 32, 36))\n\n#fit multiple linear regression model\n<\/span>model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)\n\n#plot predicted vs. actual values\n<\/span>plot(x=predict(model), y=df$y,\n     xlab=' Predicted Values<\/span> ',\n     ylab=' Actual Values<\/span> ',\n     main=' Predicted vs. Actual Values<\/span> ')\n\n#add diagonal line for estimated regression line\n<\/span>abline(a= 0<\/span> , b= 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
\"Tracciare<\/p>\n
 L’asse X mostra i valori previsti dal modello e l’asse Y mostra i valori effettivi dal set di dati. La linea diagonale al centro del grafico \u00e8 la linea di regressione stimata.<\/span><\/p>\n
 Poich\u00e9 ciascuno dei punti dati si trova abbastanza vicino alla linea di regressione stimata, ci\u00f2 ci dice che il modello di regressione sta facendo un buon lavoro nell\u2019adattare i dati.<\/span><\/p>\n
 Possiamo anche creare un data frame che mostri i valori effettivi e previsti per ciascun punto dati:<\/span><\/p>\n
 #create data frame of actual and predicted values<\/span>\nvalues <- data. frame<\/span> (actual=df$y, predicted=predict(model))\n\n#view data frame<\/span>\nvalues\n\n   actual predicted\n1 22 22.54878\n2 24 23.56707\n3 24 23.96341\n4 25 24.98171\n5 25 25.37805\n6 27 26.79268\n7 29 28.60366\n8 31 30.41463\n9 32 33.86585\n10 36 34.88415\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 2: tracciare i valori previsti e effettivi in ggplot2<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare un grafico dei valori previsti ed effettivi utilizzando il pacchetto di visualizzazione dei dati ggplot2<\/a> :<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2) \n<\/span>\n#create data<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (x1=c(3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 11, 12),\n                 x2=c(6, 6, 7, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 14),\n                 y=c(22, 24, 24, 25, 25, 27, 29, 31, 32, 36))\n\n#fit multiple linear regression model\n<\/span>model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)\n\n#plot predicted vs. actual values\n<\/span>ggplot(df, aes<\/span> (x=predict(model), y=y)) + \n  geom_point() +\n  geom_abline(intercept= 0<\/span> , slope= 1<\/span> ) +\n  labs(x=' Predicted Values<\/span> ', y=' Actual Values<\/span> ', title=' Predicted vs. Actual Values<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Ancora una volta, l’asse X mostra i valori previsti dal modello e l’asse Y mostra i valori effettivi dal set di dati.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Come creare una trama residua in R<\/a>
 Come creare un istogramma dei residui in R<\/a>
 Come calcolare i residui standardizzati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Spesso potresti voler tracciare i valori previsti di un modello di regressione in R per visualizzare le differenze tra i valori previsti e i valori effettivi. Questo tutorial fornisce esempi di creazione di questo tipo di grafico in R e ggplot2. 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