그래프와 관련된 참조 테스트 및 공식여러분 모두에게,
저는 JMP 소프트웨어를 처음 사용합니다.
JMP 소프트웨어에서 생성된 그래프에 관해 이 주제를 만들었습니다.
첨부 파일에서 볼 수 있듯이 "Residual by Predicted Plot" 그래프와 "Residual Normal Quantile Plot" 그래프를 생성했습니다. 이것은 내 요구에 완벽하게 부합하지만 내 지식으로는 그래프와 관련 공식을 얻기 위해 어떤 통계 테스트가 수행되었는지 알고 싶습니다.
이것 좀 도와주시겠어요?
시간 내 주셔서 감사합니다,
친애하는,
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화Re: 그래프와 관련된 참조 테스트 및 수식에 대한 문서를 읽었습니까? 이변량 플랫폼?
Re: 그래프와 관련된 참조 테스트 및 수식친애하는 마크,
답장을 보내 주셔서 감사합니다.
실제로 다음 공식을 찾았습니다.
제가 올바르게 이해했다면 JMP가 이 공식에서 다른 그래프(아래 참조)를 생성한다는 의미입니다. 맞습니까?
도움을 주셔서 감사합니다.
친애하는,
Re: 그래프와 관련된 참조 테스트 및 수식잔차 도표는 모델 적합성과 회귀 모델의 가정을 평가하기 위한 사후 분석의 일부입니다. 잔차는 예측 또는 적합 Y에서 관찰된 Y를 뺀 값입니다. 잔차는 통계적 오류를 추정합니다.
가정에는 통계적 오류가 독립적이며 평균이 0이고 분산이 일정한(즉, 분산이 Y와 무관함) 정규 분포와 동일하게 동일하게 분포되어 있다는 가정이 포함됩니다. 정규 분위수 플롯은 정규 분포를 피팅하고 잔차 값에 대해 피팅된 분위수를 플로팅한 결과입니다. 스케일링은 각 배포 모델에 고유합니다. 스케일링은 분위수와 오류 사이에 선형 관계를 만듭니다. Normal Quantile Plot의 경우 선의 기울기가 표준편차이고 y절편이 평균입니다. 전체적으로 선형이 아닌 패턴이 보이면 정상 오차 가정을 위반한 것입니다. 선형 패턴이 보이지만 하나 이상의 분위수가 플롯 끝의 선에서 멀리 떨어져 있는 경우 이상값이 있을 수 있습니다.
예측 플롯에 의한 잔차는 모델의 적절성을 평가하는 데 사용됩니다. ID 참조선은 Y = X인 위치를 보여줍니다. 관측값이 이 선을 따를 것으로 예상합니다. 전체 라인에서 크게 벗어나면 적합하지 않음을 나타냅니다. 일부 관찰에 의해 선에서 크게 벗어나면 이상값이 있음을 나타냅니다. 이 플롯은 또한 상수 분산을 평가하는 데 도움이 됩니다. 플롯은 낮은 예측값에서 높은 예측값까지 잔차의 균일한 분포를 보여야 합니다. 즉, 잔차의 크기는 반응에 의존하지 않습니다. 깔때기 모양의 모양은 이 가정을 위반했음을 나타냅니다. 일반적인 최소 제곱 회귀는 이러한 경우에 부적절합니다.
모든 통계적 오류가 Y에 있고 X에 오류가 없다는 가정은 잔차 도표로 평가되지 않습니다. 그들은 또한 같은 것을 가정합니다.
