また、知っておくべきことは、良い偏残差プロットとは何ですか？

残差プロットは、縦軸に残差、横軸に独立変数を示すグラフです。以下に、残余プロットは3つの典型的なパターンを示しています。最初のプロットは、線形モデルのために良いフィット感を示し、ランダムなパターンを示しています。

また、残余散布図をどのように解釈しますか？残余=観測–残余（y軸上）の予測された正の値は予測が低すぎることを意味し、負の値は予測が高すぎることを意味します。 0は、推測が正確に正しいことを意味します。これらのプロットは、垂直方向に均等に分布していないか、外れ値を持っているか、明確な形状をしています。

第二に、偏残差プロットが良いかどうかをどうやって知るのですか？

メンター：行がデータに適している場合さて、その後、残留プロットはランダムになります。ただし、線がデータに適合しない場合、残差のプロットにはパターンがあります。

正の残余とはどういう意味ですか？

残差は、実際の（観測された）値から予測値を引いたものです。残余の値が正の場合、実際の値が予測値よりも多かったことを意味します。その人は実際にあなたが予想したよりもうまくやった。