{"id":2155,"date":"2023-07-23T11:27:40","date_gmt":"2023-07-23T11:27:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/residui-vs-leva-finanziaria\/"},"modified":"2023-07-23T11:27:40","modified_gmt":"2023-07-23T11:27:40","slug":"residui-vs-leva-finanziaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/residui-vs-leva-finanziaria\/","title":{"rendered":"Che cos'\u00e8 un grafico dei residui\/leva? (definizione & #038; esempio)"},"content":{"rendered":"

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Un grafico dei residui rispetto alla leva finanziaria<\/strong> \u00e8 un tipo di grafico diagnostico<\/a> che ci consente di identificare le osservazioni influenti in un modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Ecco come appare questo tipo di grafico nel linguaggio di programmazione statistica R:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ogni osservazione nel set di dati viene visualizzata come un singolo punto nel grafico. L’asse x mostra la leva finanziaria di ciascun punto e l’asse y mostra il residuo standardizzato di ciascun punto.<\/span><\/p>\n

La leva finanziaria<\/strong> si riferisce alla misura in cui i coefficienti del modello di regressione cambierebbero se una particolare osservazione venisse rimossa dal set di dati.<\/span><\/p>\n

Le osservazioni con leva elevata hanno una forte influenza sui coefficienti del modello di regressione. Se rimuovessimo queste osservazioni, i coefficienti del modello cambierebbero in modo significativo.<\/span><\/p>\n

I residui standardizzati<\/strong> si riferiscono alla differenza standardizzata tra un valore previsto per un’osservazione e il valore effettivo dell’osservazione.<\/span><\/p>\n

Va notato che un’osservazione pu\u00f2 avere un valore assoluto elevato per un residuo standardizzato, ma un valore basso per la leva finanziaria.<\/span><\/p>\n

Come interpretare un grafico dei residui rispetto alla leva finanziaria<\/strong><\/span><\/h3>\n

Se un punto su questo grafico non rientra nella distanza di Cook (le linee tratteggiate rosse), allora \u00e8 considerato un’osservazione influente.<\/span><\/p>\n

Facciamo riferimento al grafico dei residui rispetto alla leva finanziaria mostrato in precedenza:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nell’esempio sopra, possiamo vedere che l’osservazione n. 10 \u00e8 la pi\u00f9 vicina al limite della distanza di Cook, ma non va oltre la linea tratteggiata.<\/span> Ci\u00f2 significa che non ci sono punti influenti<\/strong> nel nostro modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, supponiamo di avere il seguente grafico residuo\/leva:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Possiamo vedere che l’osservazione n. 1 nell’angolo in alto a destra \u00e8 fuori dalle linee tratteggiate rosse. Ci\u00f2 indica che si tratta di un punto di influenza<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che se rimuovessimo questa osservazione dal nostro set di dati e adattassimo nuovamente il modello di regressione, i coefficienti del modello cambierebbero in modo significativo.<\/span><\/p>\n

Come gestire le osservazioni influenti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Se crei un grafico dei residui rispetto alla leva finanziaria per un modello e vedi che una o pi\u00f9 osservazioni sono identificate come influenti, puoi fare diverse cose:<\/span><\/p>\n

1. Verificare che l’osservazione non sia un errore.<\/strong><\/span><\/p>\n

Prima di intraprendere qualsiasi azione, \u00e8 necessario verificare che le osservazioni influenti non siano il risultato di un errore di immissione dei dati o di altri eventi strani.<\/span><\/p>\n

2. Prova ad adattare un altro modello di regressione.<\/strong><\/span><\/p>\n

Osservazioni influenti potrebbero indicare che il modello specificato non si adatta bene ai dati. In questo caso, puoi provare un modello di regressione polinomiale<\/a> o un modello non lineare.<\/span><\/p>\n

3. Rimuovi i commenti influenti.<\/strong><\/span><\/p>\n

Infine, potresti decidere di rimuovere semplicemente le osservazioni influenti se il modello specificato sembra adattarsi bene ai dati, ad eccezione di una o due osservazioni influenti.<\/span><\/p>\n

Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n

Le esercitazioni seguenti forniscono informazioni aggiuntive su come utilizzare i residui per valutare l’adattamento dei modelli di regressione.<\/span><\/p>\n

Cosa sono i residui in statistica?<\/a>
Cosa sono i residui standardizzati?<\/a>
Come interpretare i grafici diagnostici in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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