健康資料加值暨統計中心

殘差圖(Residual Plot)

殘差是來自於整個模型X變項(自變項)解釋完後,剩下的無法解釋部分,如果剩下的部分還有趨勢在,那這個X變項可是有其他的可以替換。

Figure 1是符合線性回歸的殘差圖,可以看到殘差值均勻的分散在殘差值為0的兩側。

Figure 2是三種不符合線性回歸假設的殘差圖,(A)隨著變數變大,變異數有變大的趨勢,表示變異數不相等。(B)殘差呈現一個向下開口的拋物線,

表示兩變數並非線性關係。(C)類似於(B)呈現拋物線,同一數值還有不只一個數值,呈現樣本非獨立。若違反以上原則,則建議換一種檢定方式。

 
Figure 1
 
 





















































Figure 2

P-P圖(P-P plot)

Figure3中,(A)是符合常態分佈的P-P圖,觀察值會貼近左下至右上的45度斜線,(B)就會看到觀察值對於斜線有一個偏離的規律,這時候可以利

用數值的換算,讓他更接近常態分佈,如將數值取log或者開根號,不過一次建議只做一種換算,避免後面解釋太過於複雜或者不夠直觀。

 
 

































Figure 3
 
 

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