Как создать остаточный график в google sheets

График остатков — это тип графика, который отображает подобранные значения в сравнении с остатками для регрессионной модели.

Этот тип графика часто используется для оценки того, подходит ли модель линейной регрессии для данного набора данных, а также для проверки остатков на гетероскедастичность .

В следующем пошаговом примере показано, как создать остаточный график для простой модели линейной регрессии в Google Sheets.

Шаг 1: Введите данные

Начнем с ввода следующих значений для набора данных:

Шаг 2. Рассчитайте уравнение регрессионной модели.

Далее мы будем использовать функции SLOPE и INTERCEPT для расчета простого уравнения модели линейной регрессии для этого набора данных:

Используя эти значения, мы можем написать следующее простое уравнение линейной регрессии:

у = 29,631 + 0,755х

Шаг 3: Рассчитайте прогнозируемые значения

Затем мы можем использовать уравнение регрессии для расчета прогнозируемых значений для каждого наблюдения.

Мы введем следующую формулу в ячейку C2 :

 = $B$16 + $B$15 * A2

Затем мы можем скопировать и вставить эту формулу в каждую оставшуюся ячейку столбца C :

Шаг 4: Рассчитайте остатки

Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели.

Он рассчитывается следующим образом:

Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение

Чтобы вычислить невязку для каждого наблюдения в нашем наборе данных, мы можем ввести следующую формулу в ячейку D2 :

 = B2 - C2

Затем мы можем скопировать и вставить эту формулу в каждую оставшуюся ячейку столбца D :

Шаг 5: Создайте остаточный график

Чтобы создать остаточный график, мы можем выделить значения в диапазоне A2:A13 , затем, удерживая клавишу «Ctrl», выделить значения в диапазоне D2:D13 .

Затем перейдите на вкладку «Вставка» и выберите «Диаграмма» в раскрывающемся меню.

На панели «Редактор диаграмм» , которая появляется в правой части экрана, выберите «Точечная диаграмма» в качестве типа диаграммы:

Автоматически появится следующий остаточный график:

Ось X отображает значения переменной-предиктора в нашей модели регрессии, а ось Y отображает остатки.

Ключевое предположение линейной регрессии заключается в том, что остатки имеют постоянную дисперсию на каждом уровне x, поэтому мы часто используем график остатков, чтобы определить, выполняется ли это предположение.

Если остатки примерно равномерно распределены вокруг нуля на графике без четкой тенденции, то мы обычно говорим, что предположение о постоянной дисперсии выполнено.

На приведенном выше графике остатков мы видим, что точки на графике кажутся случайным образом разбросанными вокруг нуля без четкой закономерности. Таким образом, мы пришли бы к выводу, что предположение о постоянной дисперсии выполняется для этой конкретной регрессионной модели.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Google Таблицах:

Как выполнить линейную регрессию в Google Sheets
Как выполнить полиномиальную регрессию в Google Sheets