{"id":870,"date":"2023-07-28T11:48:31","date_gmt":"2023-07-28T11:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/grafico-residuo-python\/"},"modified":"2023-07-28T11:48:31","modified_gmt":"2023-07-28T11:48:31","slug":"grafico-residuo-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/grafico-residuo-python\/","title":{"rendered":"Come creare un grafico residuo in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un diagramma dei residui<\/strong> \u00e8 un tipo di diagramma che visualizza i valori adattati rispetto ai residui di un modello di regressione<\/a> .<\/span><\/p>\n

Questo tipo di grafico viene spesso utilizzato per valutare se un modello di regressione lineare \u00e8 appropriato o meno per un dato set di dati e per verificare l’ eteroschedasticit\u00e0<\/a> dei residui.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come creare un grafico dei residui per un modello di regressione lineare in Python.<\/span><\/p>\n

Esempio: trama dei residui in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per questo esempio, utilizzeremo un set di dati che descrive gli attributi di 10 giocatori di basket:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#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#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
 Grafico dei residui per una regressione lineare semplice<\/span><\/strong><\/h3>\n
 Supponiamo di adattare un modello di regressione lineare semplice utilizzando i punti<\/em> come variabile predittiva e il voto<\/em> come variabile di risposta:<\/span><\/p>\n
 #import necessary libraries<\/span>\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\nimport<\/span> statsmodels.api as<\/span> sm\nfrom<\/span> statsmodels.formula.api import<\/span> ols\n\n#fit simple linear regression model\n<\/span>model = ols('rating ~ points', data=df). fit<\/span> ()\n\n#view model summary\n<\/span>print(model.summary())\n<\/strong><\/pre>\n
 #define figure size\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\n\n#produce regression plots<\/span>\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' points<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n
\"Trama<\/p>\n
 Vengono prodotti quattro appezzamenti. Quello nell’angolo in alto a destra \u00e8 la trama residua rispetto alla trama modificata. L’asse x su questo grafico mostra i valori effettivi dei punti<\/em> della variabile predittore e l’asse y mostra il residuo per quel valore.<\/span><\/p>\n
 Poich\u00e9 i residui sembrano essere sparsi in modo casuale attorno allo zero, ci\u00f2 indica che l’eteroschedasticit\u00e0 non \u00e8 un problema con la variabile predittrice.<\/span><\/p>\n
 Grafici residui per regressione lineare multipla<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Supponiamo invece di adattare un modello di regressione lineare multipla utilizzando assist<\/em> e rimbalzi<\/em> come variabile predittiva e valutazione<\/em> come variabile di risposta:<\/span><\/p>\n
 #fit multiple linear regression model\n<\/span>model = ols('rating ~ assists + rebounds', data=df). fit<\/span> ()\n\n#view model summary\n<\/span>print(model.summary())\n<\/strong><\/pre>\n
 Ad esempio, questo \u00e8 l’aspetto del grafico residui\/predittore per gli assist<\/em> delle variabili predittore:<\/span><\/p>\n
 #create residual vs. predictor plot for 'assists'\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' assists<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n
 \"Terreno<\/span><\/p>\n
 E questo \u00e8 l’aspetto del grafico residui\/predittore per i rimbalzi<\/em> della variabile predittore:<\/span> <\/p>\n
 #create residual vs. predictor plot for 'assists'\n<\/span>fig = plt.figure(figsize=(12,8))\nfig = sm.graphics.plot_regress_exog(model, ' rebounds<\/span> ', fig=fig)\n<\/strong><\/pre>\n
\"Trama<\/p>\n
 In entrambi i grafici, i residui sembrano essere sparsi in modo casuale attorno allo zero, indicando che l’eteroschedasticit\u00e0 non \u00e8 un problema con nessuna delle variabili predittive del modello.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Un diagramma dei residui \u00e8 un tipo di diagramma che visualizza i valori adattati rispetto ai residui di un modello di regressione . Questo tipo di grafico viene spesso utilizzato per valutare se un modello di regressione lineare \u00e8 appropriato o meno per un dato set di dati e per verificare l’ eteroschedasticit\u00e0 dei residui. 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 Ancora una volta, possiamo creare un grafico dei residui rispetto a quello dei predittori per ciascuno dei singoli predittori utilizzando la funzione plot_regress_exog()<\/a> dalla libreria statsmodels.<\/span><\/p>\n
 Possiamo creare un grafico residuo o adattato utilizzando la funzione plot_regress_exog()<\/a> dalla libreria statsmodels:<\/span> <\/p>\n