Regresjonsanalyse med flere forklaringsvariabler.
Er modellen god nok?
Høy betyr ikke nødvendigvis god modell. Vi må sjekke forutsetningene via residualanalyse.
Et residual: — det modellen ikke fanger opp.
Residualplott: mot (eller ).
God modell gir residualer som:
1. Sprer seg tilfeldig rundt null
2. Har konstant spredning (homoskedastisitet)
3. Er tilnærmet normalfordelte
| 1 | 4,5 | 5 | |
| 2 | 8,2 | 8 | |
| 3 | 10,8 | 11 | |
| 4 | 14,5 | 14 | |
| 5 | 16,8 | 17 |
Residualene veksler uten trend, jevn spredning ( til ), sum . Modellen er passende.
Vanlige mønstre i residualplott
1. Buet mønster: U-form — sammenhengen er ikke-lineær
2. Traktform: Spredning øker — heteroskedastisitet. Prøv log-transformasjon.
3. Gruppering: Klynger — manglende forklaringsvariabler.
Ideelt: Tilfeldig spredning rundt null.
Innflytelsesrikt punkt: Ekstrem -verdi som trekker regresjonslinjen.
Standardiserte residualer: . undersøkes.
Uteliggere bør undersøkes, ikke automatisk fjernes.
Observasjon 4: — uteligger. Undersøk årsak.
og justert
øker alltid med flere variabler. Justert korrigerer for dette og kan synke om en variabel ikke bidrar.
Løs oppgavene:
Bør den fjernes?
Løs oppgavene:
Forskjell uteligger vs. innflytelsesrikt punkt?
Forskjell vs. justert ?
Løs oppgavene:
1 variabel: , adj. . 4 variabler: , adj. . Hvilken modell?
Løs oppgavene:
4. variabel: . Nye verdier? Nyttig?
Løs oppgavene:
Residualplott viser U-form. Hva betyr det?
Oppsummering
- Residualer:
- Residualplott: Buet → ikke-lineær, traktform → heteroskedastisitet
- Uteligger: — undersøk, ikke fjern automatisk
- Justert : Bruk denne ved flere variabler
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.
