अवशिष्टों को कैसे खोजें और उन्हें प्लॉट करें

Question

मुझे डेटा दिया गया है

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55, 
     81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

मैं अवशिष्टों को कैसे प्राप्त कर सकता हूं और उन्हें बनाम प्लॉट कर सकता हूं ? और अगर अवशेष लगभग सामान्य प्रतीत होते हैं तो मैं कैसे परीक्षण कर सकता हूं?$x$

मुझे यकीन नहीं है कि मैं मूल रेखीय फिट सही ढंग से करता हूं क्योंकि मुझे समीकरण मिला है, लेकिन व्याख्यान के नोट्स कहते हैं कि रैखिक प्रतिगमन लाइन फॉर्म होनी चाहिए ।$y=6.9x-5.5$$y_i=\beta_0+\beta_1x+\epsilon$

Comments

आप किस पैकेज का उपयोग कर रहे हैं? उदाहरण के लिए मतलाब का 'रेज्रेस' फ़ंक्शन अवशिष्ट को आउटपुट के रूप में लौटाता है और आप हिस्टोग्राम का उपयोग करके ग्राफ़ कर सकते हैं

— बीजीरिन

मैं सेजमथ का उपयोग कर रहा हूं। मैं इसके माध्यम से आर का उपयोग भी कर सकता हूं लेकिन मुझे इसका बहुत कम अनुभव है।

— अतिथि

आपके पास वहां मौजूद 2 समीकरणों के बारे में। यदि प्रतिगमन रेखा (एक रैखिक फ़ंक्शन के रूप में) फॉर्म तो रैखिक मॉडल E [ Y है | एक्स ] = एक + कश्मीर एक्स और त्रुटि शब्दों का उपयोग करके यह है Y = एक + कश्मीर एक्स + ε जहां ε शून्य उम्मीद के साथ एक त्रुटि शब्द है। यह वह अर्थ है जिसमें दो समीकरण एक साथ फिट होते हैं। $y = a +k x$$E[Y|X] = a+ k X$$Y = a + k X + \epsilon$$\epsilon$

— रिक

समीकरण आप मिल गया है , प्रपत्र अपने नोट्स में उल्लेख के साथ और ^ β 1 = 6.9 । बच बस रहे हैं r मैं = y y - y मैं = y मैं - ( - 5.5 + 6.9 एक्स मैं$\hat{\beta_0} = -5.5$$\hat{\beta_1} = 6.9$$r_i = y_y-\hat{y}_i = y_i - (-5.5 + 6.9 x_i)$

— Glen_b -Reinstate मोनिका

Answer 1

संपादित करें: आपके पास एक Rटैग है लेकिन फिर एक टिप्पणी में कहते हैं कि आप इसके बारे में ज्यादा नहीं जानते हैं। यह Rकोड है। मैं साधु के बारे में कुछ नहीं जानता। अंत संपादित करें

तुम यह केर सकते हो

x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,
      26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,
      28,34,70,69,54,39,9,21,54,26)
y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,
      56,39,89,31,43,29,55, 81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,
      86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79)

m1 <- lm(y~x)  #Create a linear model
resid(m1) #List of residuals
plot(density(resid(m1))) #A density plot
qqnorm(resid(m1)) # A quantile normal plot - good for checking normality
qqline(resid(m1))

Comments

+1 @ ह्यूगस्ट, ऊपर दिया गया कोड R के लिए है, जो स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है

— BGreene

ठीक है। इसलिए मैंने कैप्शन के घनत्व के साथ तस्वीर देखी। वेडफॉल्ट (एक्स = रेजिडेंट (एम 1))। क्या यह कोड दो ग्राफ़ का उत्पादन करेगा? और क्या मुझे ग्राफ से जांचना चाहिए कि अवशिष्ट लगभग सामान्य दिखाई देते हैं?

— अतिथि

कोड दो रेखांकन आउटपुट करेगा - एक घनत्व प्लॉट है (क्या यह घंटी के आकार का दिखता है?) दूसरा एक क्वांटाइल प्लॉट है। यदि अवशिष्ट पूरी तरह से सामान्य थे, तो सभी सीधी रेखा पर स्थित होंगे।

— पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

सही। यदि आप अंतिम पंक्तियों को प्लॉट (qqnorm (रेसिडेंस) (m1)) और प्लॉट (qqline (रेसिडेंस) (m1)) में बदलते हैं तो कोड काम करता है। इसलिए मुझे लगता है कि अवशिष्ट सामान्य वितरण को संतुष्ट नहीं करते हैं क्योंकि लाइन के मुकाबले बिंदु नीचे रेखा से अधिक होते हैं। क्या सामान्यता की जांच करने के लिए कोई संख्यात्मक मानदंड हैं?

— अतिथि