Warum zeichnet R standardisierte Residuen gegen theoretische Quantile in einem QQ-Diagramm?

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Warum verwenden die Standardeinstellungen in R qqplot(linear model)die standardisierten Residuen auf der y-Achse? Warum verwendet R nicht die "regulären" Residuen?

r regression linear-model residuals qq-plot MarkDollar
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Antworten:

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Wenn Sie die standardisierten Residuen verwenden, ist der erwartete Wert der Residuen Null und die Varianz (ungefähr) Eins. Dies hat zwei Vorteile:

  1. Wenn Sie eine Ihrer Variablen neu skalieren (z. B. Kilometer in Meilen ändern), bleiben die verbleibenden Diagramme unverändert.
  2. Im qqplot sollten die Residuen auf der Linie liegen y = x
  3. Sie erwarten, dass 95% Ihrer Residuen zwischen -1,96 und 1,96 liegen. Dies erleichtert das Erkennen von Ausreißern.
csgillespie
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di∼N(0,1)
@Mark: Google einfach "standardisierte Residuen" und schau dir die ersten Treffer an.
Csgillespie
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Die theoretischen Residuen in einem linearen Modell sind unabhängig voneinander identisch normalverteilt. Die beobachteten Residuen sind jedoch nicht unabhängig und weisen nicht gleiche Varianzen auf. Die Standardisierung der Residuen dividiert also durch die geschätzte Standardabweichung, die mit diesem Residuum verbunden ist, wodurch sie in ihren Varianzen gleich sind (wobei Informationen aus der Hutmatrix verwendet werden, um dies zu berechnen). Dies ist ein aussagekräftigeres Residuum, das im qqplot betrachtet werden muss.

Führen Sie qqplot auch wirklich auf dem angepassten Modell aus? oder ist dies der qqplot aus dem laufenden Plot des Modells?

Greg Snow
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Hallo! Ich spreche von dem qqplot aus dem laufenden Plot (> lm <). Danke für deine Antwort. Ich möchte cs die Note geben, weil seine Antwort schneller war. Ich hoffe das ist ok für dich :)
MarkDollar