レバレッジプロット軸の解釈こんにちは、
レバレッジ プロット軸の解釈方法を理解しようとしています。具体的には、データに x 値と y 値がまったく含まれていないのに、なぜ負の x 値と y 値がプロットされるのか理解しようとしています。負の y 値はモデルの不確実性の結果である可能性があることは理解していますが、なぜ x 値なのでしょうか。
議論のために、もしそれが重要であれば、私は降雨量 (cm)、流域の開発レベル (% 開発) の多重回帰を実行し、小川の反応 (流量) を調べています。負の値はありませんが、レバレッジ プロットには、実際のデータ範囲を大幅に下回る X 値が表示されています。
ありがとう
高度な統計モデリング消費者および市場調査データの探索と視覚化予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング結果の共有と伝達Re: レバレッジプロット軸の解釈残差の大きさが気にならない限り... （そして何も見なくても）おそらく大丈夫です。
データの中心 (Y) から遠く離れた極端な値 (高いまたは低い X) がある場合、その点をもう少し詳しく見てみましょう。これは、回帰に対してより高度な「てこ比」を発揮するためです。
Re: レバレッジプロット軸の解釈ありがとう。 はい、かなり負の残差がいくつかありますが、モデルは非常に良好に見え、Y 残差はきれいに散らばっています。
Re: レバレッジプロット軸の解釈
JMPは、Yの平均をY残差に加算し、Xの平均をX残差に加算します。 それで、あなたはいくつかの非常に負の残差を持っていると思いますか？
詳細
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/leverage-plots.shtml
