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En el primer gráfico (Residuals vs Fitted) comprobamos si nuestro modelo se ajusta a un patrón lineal o no. Idealmente, un modelo que no tiene comportamiento no lineares mostrará una nube de puntos distribuidos de manera equilibrada a ambos lados de la línea recta. Como hemos visto anteriormente en el curso, el Q-Q plot nos indica de una manera aproximada y visual si los datos siguen una distribución normal. El tercer gráfico Scale-Location nos indica si se cumple el supuesto de homocedasticidad, de manera que esperamos ver los puntos distribuidos de manera aleatoria a los dos lados de la línea roja.
En la segunda parte de este ejercicio vamos a comprobar qué ocurre cuando eliminamos una de las variables predicadoras de nuestro modelo. En este caso, vamos a prescindir de la variable “lcavol” que como parece indicar nuestro análisis anterior, no tiene un efecto significativo sobre nuestra variable dependiente. Repetimos los pasos que hemos seguido en la construcción, análisis y diagnóstico:
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