Interpretando um gráfico residual binned na regressão logística

Estou realizando uma regressão logística com variáveis ​​independentes e 123 , 996 observações. Estou avaliando o ajuste do modelo para determinar se os dados atendem às premissas do modelo e produziram o seguinte gráfico de resíduos binados usando o pacote:$24$$123,996$arm R

Obviamente, existem alguns sinais ruins nesse gráfico: muitos pontos ficam fora das faixas de confiança e há um padrão distinto para os resíduos. Minha pergunta é - posso anexar esses problemas a suposições específicas do modelo de regressão logística? Por exemplo, posso dizer que há evidências de não linearidade nas variáveis ​​independentes ou de heterocedasticidade? Caso contrário, existem outros diagnósticos que posso produzir para ajudar a identificar onde está o problema?

Com base na resposta de Daniel, parece que o principal problema é que eu estava usando resíduos na escala de logit, mas os valores esperados na escala de resposta. Se eu reproduzir o gráfico com os resíduos também na escala de resposta, fica assim:

o que é muito mais crível.

Ou estou interpretando mal o seu enredo ou há algum problema. O fato de você ter resíduos negativos para valores próximos a 0 esperados implica que seu modelo está prevendo um valor negativo. Isso não deve ser possível para modelos de regressão logística que apenas prevêem no intervalo (0, 1), a menos que você esteja usando a saída de probabilidades de log do modelo, caso em que o erro residual deve ser indefinido. Como a regressão logística é um método de classificação, é mais útil olhar primeiro para a matriz de confusão. Você também deve especificar se o gráfico é baseado nos dados do trem ou em um conjunto de testes separado.