Ggplot2 တွင် ကျန်ရှိသော plot တစ်ခုကို ဖန်တီးနည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ အကြွင်းအကျန်များကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေခြင်းရှိ၊ မရှိ အကဲဖြတ်ရန် ကျန်ကွက်များကို အသုံးပြု သည်။

ggplot2 တွင်ကျန်ရှိသောကွက်ကွက်တစ်ခုဖန်တီးရန်၊ အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။

 library (ggplot2)

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

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ggplot2 တွင် ကျန်ရှိသော Plot တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်း။

ဤဥပမာအတွက်၊ R တွင်တည်ဆောက်ထားသော mtcars dataset ကိုအသုံးပြုပါမည်။

 #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

ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် mpg ကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အဖြစ် qsec ကို အသုံးပြု၍ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အံကိုက်လုပ်ပါမည်။

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

ထို့နောက်၊ ggplot2 တွင်ကျန်ရှိသောကွက်ကွက်တစ်ခုဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုပါမည်။

 library (ggplot2)

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

x-axis သည် တပ်ဆင်ထားသောတန်ဖိုးများကိုပြသပြီး y-axis သည် အကြွင်းအကျန်များကိုပြသသည်။

အကြွင်းအကျန်များသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမရှိသော ပုံစံမရှိဘဲ သုညတွင် ကျပန်းကျပန်း ပြန့်ကျဲနေပုံရပြီး လိင်တူဆက်ဆံခြင်း၏ ယူဆချက်ကို ကျေနပ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

တစ်နည်းဆိုရသော် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ ကိန်းဂဏန်းများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာကို မည်သည့် အသွင်ပြောင်းမှုမှ လုပ်ဆောင်ရန် မလိုအပ်ပါ။

ကျန်ရှိသောကွက်လပ်တွင် ခေါင်းစဉ်နှင့် ဝင်ရိုးအညွှန်းများထည့်ရန် labs() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်းကိုလည်း သတိပြုပါ-

 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 ') 

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R တွင် စံသတ်မှတ်ထားသော အကြွင်းအကျန်များကို တွက်ချက်နည်း
R တွင် ကျောင်းသားဖြစ်ကျန်နေမှုများကို တွက်ချက်နည်း
R တွင်ကျန်ရှိသော histogram ကိုဖန်တီးနည်း