R'de artık arsa nasıl oluşturulur

Artık grafikleri genellikle bir regresyon analizinden elde edilen artıkların normal şekilde dağılıp dağılmadığını ve değişen varyans sergileyip sergilemediklerini değerlendirmek için kullanılır.

Bu eğitimde, R’de bir regresyon modeli için artık grafiklerin nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır.

Örnek: R’deki Artık Grafikler

Bu örnekte, mtcars’ın yerleşik R veri kümesini kullanarak bir regresyon modeli yerleştireceğiz ve ardından artıkları analiz etmek için üç farklı kalıntı grafiği üreteceğiz.

Adım 1: Regresyon modelini yerleştirin.

İlk olarak, yanıt değişkeni olarak mpg’yi ve açıklayıcı değişkenler olarak disp ve hp’yi kullanarak bir regresyon modeli uygulayacağız:

 #load the dataset
data(mtcars)

#fit a regression model
model <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)

#get list of residuals 
res <- resid(model)

Adım 2: Artık veya düzeltilmiş bir grafik oluşturun.

Daha sonra, heteroskedastisiteyi (örneğin, bir değer aralığı boyunca artıkların dağılımındaki sistematik bir değişiklik) görsel olarak tespit etmek için yararlı olan bir kalıntı/uydurma grafiği üreteceğiz.

 #produce residual vs. fitted plot
plot(fitted(model), res)

#add a horizontal line at 0 
abline(0,0)

X ekseni takılan değerleri, y ekseni ise artıkları görüntüler. Grafikten, daha yüksek uyum değerleri için artıkların dağılımının daha yüksek olma eğiliminde olduğunu görebiliriz, ancak bu, modelde değişiklik yapmamızı gerektirecek kadar ciddi görünmüyor.

Adım 3: Bir QQ grafiği oluşturun.

Artıkların normal dağılıma uyup uymadığını belirlemek için yararlı olan bir QQ grafiği de üretebiliriz. Grafikteki veri değerleri 45 derecelik açıyla kabaca düz bir çizgi izliyorsa veriler normal şekilde dağılıyor demektir.

 #create QQ plot for residuals
qqnorm(res)

#add a straight diagonal line to the plot
qqline(res) 

Artıkların kuyruklara yakın çizgiden biraz sapma eğiliminde olduğunu görebiliriz, bu da onların normal dağılmadığını gösterebilir.

Adım 4: Bir yoğunluk grafiği oluşturun.

Artıkların normal şekilde dağılıp dağılmadığını görsel olarak kontrol etmek için de yararlı olan bir yoğunluk grafiği de üretebiliriz. Grafik kabaca çan şeklinde ise, artıklar muhtemelen normal bir dağılım izleyecektir.

 #Create density plot of residuals
plot(density(res))

Yoğunluk grafiğinin, hafifçe sağa doğru eğilmesine rağmen kabaca çan şeklini takip ettiğini görebiliriz. Araştırmanın türüne bağlı olarak araştırmacı, artıkların daha normal dağılmasını sağlamak için veriler üzerinde bir dönüşüm gerçekleştirmeye karar verebilir veya vermeyebilir.

Ek kaynaklar

R’de standartlaştırılmış artıklar nasıl hesaplanır
R’de öğrencileştirilmiş artıklar nasıl hesaplanır
R’de artıkların histogramı nasıl oluşturulur