混合効果モデルを適合の残差プロット

残差プロットの定義と解釈について解説します。

周辺残差や条件付き残差をプロットすることができます。周辺適合値は母集団全体の適合値です。条件付き残差を使用して、モデル内の誤差項の正規性を確認できます。

残差のヒストグラム

残差のヒストグラムは、すべての観測値について残差の分布を示します。この表を使用し、他の行よりも残差がはるかに大きいデータが含まれる行を特定します。それらの行を詳細に調査して、データが正しく収集されたかどうかを確認します。

残差の正規確率プロット

残差の正規確率プロットには、分布が正規分布する場合の残差と期待値の関係が表示されます。この表を使用し、他の行よりも残差がはるかに大きいデータが含まれる行を特定します。それらの行を詳細に調査して、データが正しく収集されたかどうかを確認します。

残差対適合値

残差対適合値グラフでは、y軸に残差が、x軸に適合値がプロットされます。この表を使用し、他の行よりも残差がはるかに大きいデータが含まれる行を特定します。それらの行を詳細に調査して、データが正しく収集されたかどうかを確認します。それに加え、このプロットからは検討すべき変数がある可能性を示す残差の特定のパターンを探すこともできます。

残差対順序

残差対データ順序プロットには、データの収集順に残差が表示されます。この表を使用し、他の行よりも残差がはるかに大きいデータが含まれる行を特定します。それらの行を詳細に調査して、データが正しく収集されたかどうかを確認します。時間順序においてプロットにパターンが表れている場合、時間依存的な項をモデルに追加することでパターンを取り除くことができます。

残差対変数

残差対変数プロットには、別の変数に対する残差の値が表示されます。その変数は既にモデルに含まれているかもしれませんし、あるいは含まれていなくても応答に影響を与える可能性がある値です。

ランダムでない残差のパターンは、変数が応答に体系的に影響を及ぼしていることを示します。この変数を分析に含めることを検討してください。

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