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In dfalbel/diag: Métodos gráficos de diagnóstico para modelos de regressão

diag

Pacote para geração de gráficos de diagnóstico para modelos de regressão, baseado nos códigos do professor Gilberto A. Paula (www.ime.usp.br/~giapaula).

Atualmente implementado

Gráfico Quantil-Quantil

Para fazer o gráfico quantil-quantil com banda de confiança para o modelo normal:

modelo <- lm(mpg ~ cyl + disp, data = mtcars)
modelo %>% envel_norm()

Identifique as observações que estão fora da banda com o comando:

modelo %>% envel_norm() %>% idf_todas()

Gráfico de influência (medida h)

Para fazer o gráfico da medida h use o comando:

modelo %>% infl_norm()

Gráfico da distância de Cook

O gráfico da distância de Cook é feito usando:

modelo %>% dcook_norm()

Gráfico do resíduo padronizado pelo índice

Este gráfico pode ser gerado assim:

modelo %>% resind_norm()

Obs: eu sei que este nome está horrível :(

Gráfico do resíduo pelo valor ajustado

Este gráfico é gerado com a seguinte sequência de comandos:

modelo %>% resva_norm()

Obs: este nome também está bem ruim.

Chaining

As funções desse pacote são pensadas para que seja possível utlizar o operado %>%. Então, é possível criar o gráfico de envelope e em seguida identificar a observação 5 com o comando:

modelo %>% envel_norm() %>% idf_indice(5)

Também é possível identificar todas as observações que estão fora do intervalo permitido usando:

modelo %>% resva_norm() %>% idf_todas()

Em desenvolvimento...

• Outros gráficos de diagnóstico (para outros modelos e para o próprio modelo normal)
• Função que podem ser utilizadas para identificar observações no gráfico.
• Melhorias no desempenho das funções que calculam os resíduos e bandas de confiança.

dfalbel/diag documentation built on May 15, 2019, 5:09 a.m.