Regresjonsanalyse med flere forklaringsvariabler.
Er modellen god nok?
Høg tyder ikkje nødvendigvis god modell. Vi må sjekke føresetnadene via residualanalyse.
Eit residual: — det modellen ikkje fangar opp.
Residualplott: mot (eller ).
God modell gir residualar som:
1. Spreier seg tilfeldig rundt null
2. Har konstant spreiing (homoskedastisitet)
3. Er tilnærma normalfordelte
| 1 | 4,5 | 5 | |
| 2 | 8,2 | 8 | |
| 3 | 10,8 | 11 | |
| 4 | 14,5 | 14 | |
| 5 | 16,8 | 17 |
Residualane vekslar utan trend, jamn spreiing ( til ), sum . Modellen er passande.
Vanlege mønster i residualplott
1. Bøygd mønster: U-form — samanhengen er ikkje-lineær
2. Traktform: Spreiinga aukar — heteroskedastisitet. Prøv log-transformasjon.
3. Gruppering: Klynger — manglande forklaringsvariablar.
Ideelt: Tilfeldig spreiing rundt null.
Innverknadsrikt punkt: Ekstrem -verdi som dreg regresjonslinja.
Standardiserte residualar: . blir undersøkt.
Uteliggjarar bør undersøkjast, ikkje fjernast automatisk.
Observasjon 4: — uteliggjar. Undersøk årsaka.
og justert
aukar alltid med fleire variablar. Justert korrigerer for dette og kan synke om ein variabel ikkje bidreg.
Løys oppgåvene:
Bør han fjernast?
Løys oppgåvene:
Skilnad uteliggjar vs. innverknadsrikt punkt?
Skilnad vs. justert ?
Løys oppgåvene:
1 variabel: , adj. . 4 variablar: , adj. . Kva modell?
Løys oppgåvene:
4. variabel: . Nye verdiar? Nyttig?
Løys oppgåvene:
Residualplott viser U-form. Kva tyder det?
Oppsummering
- Residualar:
- Residualplott: Bøygd → ikkje-lineær, traktform → heteroskedastisitet
- Uteliggjar: — undersøk, ikkje fjern automatisk
- Justert : Bruk denne ved fleire variablar
Dette kapitlet er skrevet av Anthropics toppmodeller (Claude Opus og Claude Fable) og er foreløpig ikke manuelt gjennomgått — kvalitetskontrollen gjøres av uavhengige KI-agenter, og innmeldte feil rettes fortløpende. Funnet en feil? Meld fra, så retter vi den. Les mer om hvordan innholdet lages.
