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.
