Perguntas com a marcação «residuals»

Os resíduos de um modelo são os valores reais menos os valores previstos. Muitos modelos estatísticos fazem suposições sobre o erro, que é estimado pelos resíduos.


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Interpretando plot.lm ()
Eu tinha uma pergunta sobre como interpretar os gráficos gerados pelo gráfico (lm) em R. Eu queria saber se vocês poderiam me dizer como interpretar os gráficos de localização em escala e alavancagem-residual? Quaisquer comentários serão apreciados. Assumir conhecimentos básicos de estatística, regressão e econometria.






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Regressão quando os resíduos de OLS normalmente não são distribuídos
Existem vários tópicos neste site que discutem como determinar se os resíduos do OLS são normalmente distribuídos normalmente assintoticamente . Outra maneira de avaliar a normalidade dos resíduos com o código R é fornecida nesta excelente resposta . Esta é outra discussão sobre a diferença prática entre resíduos padronizados e …


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O que é erro padrão residual?
Ao executar um modelo de regressão múltipla em R, uma das saídas é um erro padrão residual de 0,0589 em 95.161 graus de liberdade. Eu sei que os 95.161 graus de liberdade são dados pela diferença entre o número de observações na minha amostra e o número de variáveis ​​no …

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R - Confuso com Terminologia Residual
Erro quadrático médio da raiz soma residual de quadrados erro padrão residual erro quadrático médio erro de teste Eu achava que costumava entender esses termos, mas quanto mais eu faço problemas estatísticos, mais me confundei com o que acho. Gostaria de alguma garantia e um exemplo concreto Posso encontrar facilmente …

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Interpretando a plotagem de resíduos versus valores ajustados para verificar as suposições de um modelo linear
Considere a figura a seguir dos Modelos Lineares de Faraway com R (2005, p. 59). O primeiro gráfico parece indicar que os resíduos e os valores ajustados não estão correlacionados, pois deveriam estar em um modelo linear homoscedástico com erros normalmente distribuídos. Portanto, as segunda e terceira parcelas, que parecem …


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