O gráfico de resíduos versus ajustes representa graficamente os resíduos no eixo Y e os valores ajustados no eixo X.
Use o enredo dos resíduos de desvio versus as pontuações de risco para procurar pontos que o modelo não se encaixa bem. Idealmente, os pontos caem aleatoriamente em ambos os lados de 0. Pontos incomuns geralmente são excepcionais ou pontos influentes.
Outlier
Um ponto com um resíduo de desvio que está longe dos outros resíduos no eixo y.
Um ponto influente
Um ponto com um escore de risco que está longe dos outros resíduos no eixo x.
Um enredo que mostra muitos outliers pode indicar que o modelo tem um desempenho ruim. Tente identificar as causas de outliers e pontos influentes. Corrija os erros de entrada de dados ou de medição. Considere a remoção de valores de dados que estejam associados a eventos anormais que ocorrem somente uma vez (causas especiais). Em seguida, repita a análise.
Gráfico com outlier
Um dos pontos é muito maior do que todos os outros pontos. Portanto, a questão é um outlier.