Test di riferimento e formula associata al graficoCarissimi,
Sono nuovo nell'utilizzo del software JMP,
Ho creato questo topic riguardante i grafici generati dal software JMP,
Come puoi vedere nell'allegato, ho generato i grafici "Residual by Predicted Plot" e anche "Residual Normal Quantile Plot". Questo corrisponde perfettamente alle mie esigenze, ma per mia conoscenza, vorrei sapere quale test statistico è stato effettuato per ottenere i grafici, nonché le eventuali formule associate?
Potresti aiutarmi con questo, per favore?
Grazie per il tuo tempo,
Distinti saluti,
Analisi e modellazione dei dati di baseEsplorazione e visualizzazione dei datiRe: Test di riferimento e formula associata al graficoHai letto la documentazione su Bivariato piattaforma?
Re: Test di riferimento e formula associata al graficoCaro Marco,
Grazie per la tua risposta,
Trovo infatti la seguente formula:
Se ho capito bene, ciò significa che JMP genera grafici diversi (vedi sotto) da questa formula, è corretto?
Grazie per l'aiuto,
Distinti saluti,
Re: Test di riferimento e formula associata al graficoI grafici residui fanno parte della post-analisi per valutare l'adeguatezza del modello e le ipotesi del modello di regressione. Il residuo è la Y prevista o adattata meno la Y osservata. Il residuo stima l'errore statistico.
Le ipotesi includono che gli errori statistici siano indipendenti e distribuiti normalmente in modo identico con una media pari a zero e una varianza costante (ovvero, la varianza è indipendente da Y). Il grafico del quantile normale risulta dall'adattamento di una distribuzione normale e dal tracciamento dei quantili adattati rispetto al valore residuo. Il ridimensionamento è unico per ciascun modello di distribuzione. Il ridimensionamento risulta in una relazione lineare tra i quantili e gli errori. Nel caso del grafico quantile normale, la pendenza della linea è la deviazione standard e l'intercetta y è la media. Se vedi uno schema che nel complesso non è lineare, allora il presupposto di errori normali viene violato. Se vedi uno schema lineare ma uno o più quantili sono lontani dalla linea alle estremità del grafico, potresti avere valori anomali.
Il residuo per grafico predetto viene utilizzato per valutare l'adeguatezza del modello. La linea di riferimento dell'identità mostra dove Y = X. Ti aspetti che le osservazioni seguano questa linea. Un ampio allontanamento dalla linea generale suggerisce una mancanza di vestibilità. Una grande deviazione dalla linea da parte di alcune osservazioni suggerisce valori anomali. Questo grafico aiuta anche a valutare la varianza costante. Il grafico dovrebbe mostrare una diffusione uniforme dei residui dai valori previsti bassi a quelli alti. Cioè, l'entità dei residui non dipende dalla risposta. L'aspetto di una forma a imbuto indica una violazione di questo presupposto. La normale regressione ai minimi quadrati è inappropriata in questi casi.
L'ipotesi che tutto l'errore statistico sia in Y e nessuno di esso sia in X non viene valutato con i grafici residui. Presumono anche la stessa cosa.
