Ein residual (Residuum) ist das, was das Modell für einen Datenpunkt nicht erklären konnte: beobachtet minus angepasst. Das Plotten von Residuen ist die wichtigste Prüfung bei jeder Regression oder ANOVA. Gegen die angepassten Werte aufgetragen, sollten sie ein formloses Band bilden. Ein Trichter bedeutet, dass die Varianz mit dem Mittelwert wächst, und eine Kurve bedeutet, dass ein Term fehlt. Gegen die Reihenfolge der Durchläufe aufgetragen, sollten sie keinen Trend zeigen, und in einem Wahrscheinlichkeitsnetz für Normalverteilung sollten sie nahe einer geraden Linie liegen.
Residuals fan out above 300 nm, so the error isn't constant. Try a log transform before you trust those p-values.
In klarem Deutsch Die Residuals fächern sich oberhalb von 300 nm auf, der Fehler ist also nicht konstant. Versuchen Sie eine Log-Transformation, bevor Sie diesen p-Werten vertrauen.
Tragen Sie Residuen immer gegen die Reihenfolge der Durchläufe auf: Eine Steigung an dieser Stelle bedeutet eine Drift während des Experiments, nicht einen Faktoreffekt.
Auch bekannt als
- residuals
- residual error
Verwandte Begriffe
Regression
Anpassen einer Gleichung, die eine Zielgröße aus einer oder mehreren Eingangsvariablen vorhersagt, meist nach der Methode der kleinsten Quadrate.
Outlier
Beobachtung, die weit vom Muster der übrigen Daten abweicht, entweder ein echter Extremwert oder ein Fehler.
Normal distribution
Symmetrische, glockenförmige Verteilung (Normalverteilung), die durch einen Mittelwert und eine Standardabweichung definiert ist, das Standardmodell für Messdaten.
ANOVA
Analysis of variance (Varianzanalyse): Aufteilung der Gesamtabweichung in Anteile der einzelnen Faktoren und des Fehlers, um zu prüfen, welche Anteile real sind.