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予測プロットと実際のプロット

私はRと統計に慣れていないため、多重線形回帰を実行した後、予測値と実際の値をプロットする方法を理解できませんでした。私は同様の質問に出くわしました(コードを理解できなかっただけです)。コードを説明していただければ幸いです。これは私がこれまでにやったことです:

# Attach file containing variables and responses
q <- read.csv("C:/Users/A/Documents/Design.csv")
attach(q)
# Run a linear regression
model <- lm(qo~P+P1+P4+I)
# Summary of linear regression results
summary(model)

予測と実際のプロットは、回帰が実際のデータにどの程度適合するかをグラフィカルに確認できるようにするためです。

7
John

再現可能な例 を指定した方が良いでしょうが、ここに私が作成した例を示します:

_set.seed(101)
dd <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),
                 z=rnorm(100))
dd$w <- with(dd,
     rnorm(100,mean=x+2*y+z,sd=0.5))
_

data引数を使用する方が(はるかに)優れています-attach()を使用することはほとんどありません。

_ m <- lm(w~x+y+z,dd)
 plot(predict(m),dd$w,
      xlab="predicted",ylab="actual")
 abline(a=0,b=1)
_

enter image description here

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Ben Bolker

predicted vs actualプロットでは、適合度を視覚的に評価するのに役立つ追加のプロットセットを取得できます。

--- execute previous code by Ben Bolker ---

par(mfrow = c(2, 2))
plot(m)

enter image description here

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