Як створити залишковий графік у google таблицях

Діаграма залишків – це тип графіка, який відображає підігнані значення проти залишків для регресійної моделі.

Цей тип графіка часто використовується для оцінки того, чи модель лінійної регресії підходить для даного набору даних, і для перевірки залишків на гетероскедастичність .

У наступному покроковому прикладі показано, як створити графік залишків для простої моделі лінійної регресії в Google Таблицях.

Крок 1: Введіть дані

Почнемо з введення наступних значень для набору даних:

Крок 2: Обчисліть рівняння моделі регресії

Далі ми використаємо функції SLOPE і INTERCEPT , щоб обчислити рівняння моделі простої лінійної регресії для цього набору даних:

Використовуючи ці значення, ми можемо написати таке просте рівняння лінійної регресії:

y = 29,631 + 0,755x

Крок 3: обчисліть прогнозовані значення

Потім ми можемо використовувати рівняння регресії для розрахунку прогнозованих значень для кожного спостереження.

Ми введемо таку формулу в клітинку C2 :

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

Потім ми можемо скопіювати та вставити цю формулу в кожну решту клітинок у стовпці C :

Крок 4: Обчисліть залишки

Залишок — це різниця між спостережуваним значенням і прогнозованим значенням у регресійній моделі.

Він розраховується таким чином:

Залишок = спостережуване значення – прогнозоване значення

Щоб обчислити нев’язку для кожного спостереження в нашому наборі даних, ми можемо ввести таку формулу в клітинку D2 :

 = B2 - C2

Потім ми можемо скопіювати та вставити цю формулу в кожну решту клітинок у стовпці D :

Крок 5: Створіть ділянку залишків

Щоб створити графік залишків, ми можемо виділити значення в діапазоні A2:A13 , потім, утримуючи клавішу «Ctrl», виділити значення в діапазоні D2:D13 .

Потім перейдіть на вкладку «Вставити» , а потім у спадному меню виберіть «Діаграма» .

На панелі «Редактор діаграм» , що з’являється в правій частині екрана, виберіть тип діаграми «Точкова діаграма »:

Автоматично з’явиться наступна діаграма залишків:

На осі абсцис відображаються значення змінної предиктора в нашій моделі регресії, а на осі у – залишки.

Ключове припущення лінійної регресії полягає в тому, що залишки мають постійну дисперсію на кожному рівні x, тому ми часто використовуємо графік залишків, щоб визначити, чи виконується це припущення.

Якщо залишки приблизно рівномірно розподілені навколо нуля на графіку без чіткої тенденції, ми зазвичай говоримо, що виконується припущення про постійну дисперсію.

На нашому графіку залишків вище ми бачимо, що точки на графіку випадково розкидані навколо нуля без чіткої моделі. Таким чином, ми дійшли висновку, що припущення про постійну дисперсію виконується для цієї конкретної моделі регресії.

Додаткові ресурси

У наведених нижче посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в Google Таблицях.

Як виконати лінійну регресію в Google Таблицях
Як виконати поліноміальну регресію в Google Таблицях