如何通过残差图判断存在互惠关系?

机器算法验证 r 自习 方差分析 残差
2022-03-20 16:54:06

我正在关注“R by Example”一书中的一个例子,他们在其中谈论双向方差分析。

中使用的数据库poison分析如下:

L <- aov(Time ~ Poison * Treatment, data = poison)

更进一步,这本书说:

残差图表明响应的倒数转换(毒物存活时间)(因变量Time)...

也就是说,更合适的变量是1/Time

这是残差图,使用plot(L)

在此处输入图像描述

我猜想通过逐渐增加的残差可以明显看出这种相互关系。为什么这是正确的?

使用 制作倒数模型L <- aov(1/Time ~ Poison * Treatment, data = poison)时,残差图不再具有此属性:

在此处输入图像描述

所以我的问题是我怎么知道第一个残差图中的特殊模式暗示了互惠关系?

1个回答

要直接解决您的问题,关键在于您的第一张图像中右侧的分散度增加。这基本上向您表明,随着拟合值的增加,残差的分布也会增加。这意味着您的数据是异方差的。 作为一个经验法则,一个向右开口的锥体,你用倒数变换。 这可能是作者陈述互惠关系的原因。

也就是说,whuber 的评论仍然非常相关,并且查看传播与水平图将是有价值的。随着时间的推移,您会更加熟悉分布及其含义。