【一分钟快学】快速说清 残差自相关图,Q-Q图,密度图 是什么?

在时间序列分析中,残差自相关图,Q-Q图和密度图都是用于检查和理解模型的残差(误差)的一些工具。

  1. 残差自相关图(ACF图):

    • 作用: 检查残差的自相关性。
    • 解释: 这是一个显示残差与其滞后值(过去值)之间相关性的图。如果残差是随机的,它们之间不应该有相关性。如果图中有显著的相关性峰值,表示模型可能有问题。
  2. Q-Q图(Quantile-Quantile Plot):

    • 作用: 检查残差的正态性。
    • 解释: 这是一个将残差的分位数与标准正态分布的分位数进行比较的图。如果残差是正态分布的,图中的点应该大致沿着一条直线。如果点偏离直线,表示残差不符合正态分布。
  3. 密度图(Density Plot):

    • 作用: 检查残差的分布形状。
    • 解释: 这是一个类似于直方图的图,显示残差值的密度分布。如果模型合适,残差的密度图应该呈钟形(即正态分布)。任何明显的偏离都表明残差可能不满足正态性假设。
相关推荐
神马行空1 小时前
一文解读DeepSeek大模型在政府工作中具体的场景应用
人工智能·大模型·数字化转型·deepseek·政务应用
合合技术团队1 小时前
实测对比|法国 AI 独角兽公司发布的“最强 OCR”,实测效果如何?
大数据·人工智能·图像识别
蒹葭苍苍8731 小时前
LoRA、QLoRA微调与Lama Factory
人工智能·笔记
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
人工智能·pytorch·python·机器学习·线性回归
mosquito_lover12 小时前
矿山边坡监测预警系统设计
人工智能·python·深度学习·神经网络·视觉检测
契合qht53_shine2 小时前
OpenCV 从入门到精通(day_03)
人工智能·opencv·计算机视觉
Naomi5212 小时前
Trustworthy Machine Learning
人工智能·机器学习
刘 怼怼3 小时前
使用 Vue 重构 RAGFlow 实现聊天功能
前端·vue.js·人工智能·重构
程序员安仔3 小时前
每天学新 AI 工具好累?我终于发现了“一键全能且免费不限量”的国产终极解决方案
人工智能
闭月之泪舞3 小时前
OpenCv(五)——边缘检测
人工智能·计算机视觉