residual plot

时间: 2024-06-18 13:05:14 浏览: 305
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Look ahead residual

残差图（Residual Plot）是数据分析和统计学中一种常用的图形方法，用于检验回归分析中的模型假设是否成立。它是通过绘制数据的残差（实际值与预测值之间的差）与自变量或因变量之间的关系图来判断模型的适当性。 通常，残差图应该呈现出以下特征： 1. 残差应该随机分布在y=0两侧，没有明显的趋势或规律性； 2. 残差的方差应该在各自的x轴值上大致相等； 3. 在残差图中不应该存在离群点。 如果残差图不符合以上要求，则说明回归模型可能存在问题，需要进一步检查和改进。
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项目 我在大学的课程中完成了一些项目... 假设检查：通过QQ-plot和Residual Plot检查假设：线性、异方差和正态性 4. 模型评估：我们通过cross-validation计算 RMSE 和 MAE 来评估我们的模型与完整模型相比 Thanks to my
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MATLAB中实现ARMA模型的代码

title('Residual Plot'); subplot(2,1,2); autocorr(residuals); title('Autocorrelation of Residuals'); % AIC/BIC选择最佳模型 bestModel = arima('ARLags', 1:5, 'MALags', 1:5); bestResult = estimate(best...

Residual plot

Residual plot（残差图）是用来检查回归模型是否合适的一种图形分析方法。它绘制了实际观测值与模型预测值之间的差异（即残差）在横轴上的分布，以及对应的残差值在纵轴上的分布。通过观察残差图，我们可以检查是否...

如何分析 studentized residual plot

1. 绘制 studentized residual plot：将样本观测值的 studentized residual 值作为纵轴，对应的 X 变量的值作为横轴，绘制散点图。 2. 检查线性关系：观察 studentized residual plot，首先要检查是否存在线性关系...

studentized residual plot呈现U形

如果学生化残差图呈现出U形，这可能表示模型存在非线性关系。在线性回归中，我们通常假设因变量和自变量之间是线性关系，但是如果这种关系不是线性的，就会导致残差的非正态分布，从而在学生化残差图上呈现出U形。...

studentized residual plot散点呈现U形

Studentized residual plot呈现U形可能意味着模型存在一些问题，例如： 1. 非线性关系：如果模型中的预测变量与响应变量之间存在非线性关系，则studentized residual plot可能呈现U形，这是因为模型在拟合非线性...

plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(y_test_descaled - y_predicted_descaled, color='orange') plt.ylabel("Residual") plt.xlabel("Day") plt.title("Residual plot")

这是一段Python代码，使用了Matplotlib库来绘制一个子图。具体来说，它创建了一个2x2的子图，选择了第三个子图，并在该...同时，它设置了y轴标签为"Residual"，x轴标签为"Day"，并给子图设置了标题"Residual plot"。

英文翻译：residual plot显示并没有明显的patterns，但是variance能明显观察到逐渐增大的。因此不满足constant assumption。因此使用Ploynominal regression的表现会比linear regression更差。

The residual plot shows no clear patterns, but an increasing variance is clearly observed. Therefore, the constant assumption is not met. As a result, the performance of polynomial regression will be ...
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SAS系统中PLOT指令详解及统计程序概览

1. PLOT指令的基本用法是在REG程序中绘制残差图，例如 (RESIDUAL.*X) 和 (RESIDUAL.*PREDICTED.) 图形，这通常用于检查模型拟合情况。如果选择COLLECT选项，该指令的影响将持续整个REG程序，除非使用...
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【Mysteries of Residual Analysis】: Diagnostics and Solutions for Residuals in Linear Regression ...

Understanding Residual Analysis In linear regression models, residual analysis plays a vital role. Understanding residual analysis is a key step in exploring the underlying patterns in data. ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

预测时出现错误可能有多种原因。在你的代码中，报错可能与以下几个方面有关： 1. 数据问题：请确保你的数据文件 'ChinaBank.csv' 存在，并且可在指定的路径中找到。还要确保数据文件的格式正确，内容没有缺失或错误...

subplot(4,2,[7,8]),plot(t,d,'c'),hold on,plot(t,e,'b'),hold off,title("residual during learning");

然后使用plot函数绘制了两条曲线，分别是以t为横轴，d为纵轴的青色曲线和以t为横轴，e为纵轴的蓝色曲线。接着使用hold on保持当前图像，再绘制另一条曲线。最后使用hold off取消保持当前图像状态，并将图像标题设置...

dir <- "G:/实用回归分析/" li5.1 <- read.csv(paste(dir, "li5.1.csv", sep=""),header = T) head(li5.1) li5.1 <- li5.1[,-(1:2)] y <- li5.1[,1] x <- cbind(1, as.matrix(li5.1[,-1])) # sample size n <- length(y) #dim of variable p <- dim(x)[2]-1 #original least square lm5.1 <- lm(y~., data=li5.1) #x <- scale(x)/sqrt(n-1) # anova(lm(y~1), lm5.1) # #residual vector e <- lm5.1$residuals #fitted value yhat <- lm5.1$fitted.values #残差图 plot(yhat, e) plot(e~yhat) #leverage vector # #HX=X # #H1=1 H <- x %*% solve(t(x) %*% x) %*% t(x) apply(H, 1, sum) apply(H, 2, sum) h <- diag(H) round(h, 4) hatvalues(lm5.1) #deleting residual ei <- as.vector(e/(1-h)) #the estimator of sigma sigma <- sqrt(sum(e^2)/(n-p-1)) #standard residual zre <- e/sigma #student residual sre <- e/(sigma*sqrt(1-h)) rstandard(lm5.1) library(MASS) stdres(lm5.1) #学生化残差图 plot(stdres(lm5.1)~yhat) #delete student residual srei <- sre*(1/sqrt((n-p-1)/(n-p-2)-sre^2/(n-p-2))) rstudent(lm5.1) studres(lm5.1) #MASS is.vector(studres(lm5.1)) which(abs(studres(lm5.1))>3) #center leverage vector centx <- scale(x[,-1],center=T,scale=F) ch <- diag(centx %*% solve(t(centx) %*% centx) %*% t(centx)) sum(ch) which(ch>3*mean(ch)) ch1 <- h-1/n #cook distance cookd <- cooks.distance(lm5.1) which(cookd>1) cook <- e^2/((p+1)*sigma^2)*h/(1-h)^2 plot(lm5.1)解释这段程序

绘制残差图，使用 plot() 函数，分别绘制 yhat 和 e 的散点图以及 e 关于 yhat 的散点图。 然后，程序计算杠杆值和帽子值，使用 hatvalues() 函数计算帽子值，使用 apply() 函数计算杠杆值，并将其打印出来。计算...

R语言Partial regression residual plots

在R语言中，可以使用plot函数来绘制Partial regression residual plots。具体步骤如下： 1. 构建多元回归模型； 2. 使用resid()函数计算模型的残差； 3. 使用plot()函数来绘制Partial regression residual plots，...

优化这段代码function parafitzzsd1 t=[1964 1985 1992 1997 1999 2004 2007 2020]; y=[1.0625 1.1333 1.4167 1.4407 1.4783 1.4783 1.5455 1.5455]; z=[0.6563 0.7188 0.8438 0.9375 0.8906 0.8125 0.9375 0.9375]; y0=1.0625; % Nonlinear least square estimate using lsqnonlin() k0=[0,0,0]; lb=[0,0,0];ub=[inf,inf,inf]; [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@Func,k0,lb,ub,[],t,y0); ci = nlparci(k,residual,jacobian); k; % result fprintf('\n Estimated Parameters by Lsqnonlin():\n') fprintf('\t k1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1)) fprintf('\t k2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2)) fprintf('\t k3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3)) fprintf(' The sum of the residual squares is: %.1e\n\n',sum(residual.^2)) % plot of fit results tspan = [1964 2050]; [tt yc] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); tc=linspace(1964,2050,400); yca = spline(tt,yc,tc); plot(t,y,'ro',tc,yca,'r-'); hold on xlabel('Time'); ylabel('y'); hold off % ======================================= function f1 = Func(k,t,y,y0) % Define objective function tspan =t; [tt yy] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); yc= spline(tt,yy,t); f1=y-yc; % ================================== function dydt = ModelEqs(t,y,k) dydt =k(1)*y-k(2)*y.^2+k(3)*y*z;

fprintf(' The sum of the residual squares is: %.1e\n\n', sum(objfun(k).^2)) % Plot of fit results tspan = [1964 2050]; [tt, yc] = ode45(odefun, tspan, y0, [], k); tc = linspace(1964, 2050, 400); yca ...

残差图 residual against the fitted value的目的

残差图（Residual Plot）是用于评估回归分析模型拟合优度的一种图形工具。它将样本的残差（观测值与拟合值之差）在纵轴上绘制，将拟合值（或预测值）在横轴上绘制。残差图的主要目的是检查模型是否满足线性关系、...

回归分析中residual against the fitted value的目的

回归分析中的残差图（Residual Plot）通常是残差（观测值与拟合值之差）与拟合值（或预测值）之间的散点图。其主要目的是评估回归模型的拟合情况，检查模型是否满足线性关系、同方差性、独立性、正态性等假设。 ...

注释每行代码 close all; warning off; % x=zeros(1000); y=zeros(1000); % flag=zeros(1000,1); % dist=zeros(1000,1000); % ch=zeros(1000,1); % ch1=zeros(32,1); % dist1=zeros(32,1); % match=zeros(1000,32); % neig=zeros(1000,1); % residual=zeros(1000); % energy=zeros(32,1); % join=zeros(32,32); % join1=zeros(32,1); distance=zeros(32,32); for i=1:1000 % x(i)=rand()*1000; y(i)=rand()*1000; residual(i)=2; end for i=1:1000 % plot(x(i),y(i),'o'); hold on; end for i=1:1000 % for j=1:1000 dist(i,j)=sqrt(power(((x(i)-x(j))),2)+power(((y(i)-y(j))),2)); end end for i=1:1000 %

plot(x(i),y(i),'o'); hold on; end % This loop calculates the distance between each pair of points using the Pythagorean theorem and stores the result in the dist array for i = 1:1000 for j = 1:...

residual = [data2[i]-y_true[i] for i in range(500)] plt.scatter(data2[:500],residual) plt.show()这段代码中加入一条y=0.1*x的直线

plt.title('Residual Plot') plt.show() 在修改后的代码中，我们在 plt.scatter() 之后调用了 plt.plot() 函数，并传入 data2[:500] 作为横轴数据，0.1 * data2[:500] 作为纵轴数据，设置 color='r' ...

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