Zeigen Sie die ROC-Kennlinie (Operating Characteristic) des Empfängers an. Eine Fußnote im Diagramm gibt die Fläche unter der ROC-Kurve an. Sie können den Bereich unter der ROC-Kurve verwenden, um Modelle zu vergleichen. Die ROC-Kurve bildet die Richtig-Positiv-Rate (TPR) im Vergleich zur Falsch-Positiv-Rate (FPR) ab.
Standardisiert: Die standardisierten Residuen werden dargestellt.
Entfernt: Die studentisierten entfernten Residuen werden dargestellt.
Residuendiagramme
Verwenden Sie die Residuendiagramme, um zu untersuchen, ob das Modell die Annahmen der Regression und der ANOVA erfüllt. Weitere Informationen finden Sie unter Residuendiagramme in Minitab.
Einzelne Diagramme: Wählen Sie die Residuendiagramme aus, die angezeigt werden sollen.
Histogramm
der Residuen
Ein Histogramm der Residuen wird angezeigt.
Wahrscheinlichkeitsnetz (Normal) für
Residuen
Ein Wahrscheinlichkeitsnetz (Normal) für die Residuen wird angezeigt.
Residuen vs. Anpassungen
Ein Diagramm der Residuen im Vergleich zu den angepassten Werten wird angezeigt. Dieses Diagramm ist nicht verfügbar, wenn die Daten im binären Format oder im Häufigkeitenformat vorliegen, da das resultierende Muster nicht aussagekräftig wäre.
Residuen vs. Reihenfolge
Ein Diagramm der Residuen im Vergleich zur Reihenfolge der Daten wird angezeigt. Die Zeilennummer für jeden Datenpunkt wird auf der x-Achse abgetragen.
Drei-in-Eins oder Vier-in-eins: Zeigen Sie die Residuendiagramme zusammen in einem Diagramm an. Wenn die Daten im binären Format oder im Häufigkeitenformat vorliegen, enthält das Layout ein Histogramm der Residuen, ein Wahrscheinlichkeitsnetz (Normal) der Residuen und ein Diagramm der Residuen im Vergleich zur Reihenfolge. Wenn die Daten im Ereignis-/Versuchsformat vorliegen, enthält das Layout außerdem ein Diagramm der Residuen im Vergleich zu den Anpassungen auf der Linkskala.
Residuen vs.
Variablen
Geben Sie eine oder mehrere Variablen ein, die im Vergleich zu den Residuen grafisch dargestellt werden sollen. Sie können die folgenden Typen von Variablen darstellen:
Variablen, die bereits im aktuellen Modell enthalten sind, um nach einer Krümmung in den Residuen zu suchen.
Wichtige Variablen, die im aktuellen Modell nicht enthalten sind, um festzustellen, ob sie in einer Beziehung zur Antwortvariablen stehen
