seaborn.residplot#

seaborn.residplot(data=None, *, x=None, y=None, x_partial=None, y_partial=None, lowess=False, order=1, robust=False, dropna=True, label=None, color=None, scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None)#

線形回帰の残差をプロットします。

この関数は、xに対するyを回帰（ロバスト回帰または多項式回帰の可能性あり）し、残差の散布図を描画します。オプションで、残差プロットにローウェススムーザーを当てはめることができます。これは、残差に構造があるかどうかを判断するのに役立ちます。

パラメータ:
dataDataFrame, optional

xとyが列名の場合に使用するDataFrame。

xベクトルまたは文字列

予測変数用のdataのデータまたは列名。

yベクトルまたは文字列

応答変数用のdataのデータまたは列名。

{x, y}_partialベクトルまたは文字列, optional

これらの変数は交絡因子として扱われ、プロットする前にxまたはy変数から削除されます。

lowessboolean, optional

残差散布図にローウェススムーザーを当てはめます。

orderint, optional

残差を計算するときに適合させる多項式の次数。

robustboolean, optional

残差を計算するときにロバスト線形回帰を当てはめます。

dropnaboolean, optional

Trueの場合、適合およびプロット時に欠損値を持つ観測を無視します。

label文字列, optional

プロットの凡例で使用されるラベル。

colormatplotlibの色, optional

プロットのすべての要素に使用する色。

{scatter, line}_kws辞書, optional

プロットのコンポーネントを描画するためにscatter()およびplot()に渡される追加のキーワード引数。

axmatplotlibの軸, optional

この軸にプロットします。それ以外の場合は、現在の軸を取得するか、存在しない場合は新しい軸を作成します。

戻り値:
ax: matplotlibの軸

回帰プロットを持つ軸。

参考

regplot

単純な線形回帰モデルをプロットします。

jointplot

一変量周辺分布を持つresidplot()を描画します（kind="resid"で使用した場合）。

例

単純な回帰モデルを当てはめた後の残差の散布図を表示するには、xとyを渡します

sns.residplot(data=mpg, x="weight", y="displacement")
../_images/residplot_1_0.png

残差プロットの構造は、線形回帰の仮定の違反を明らかにすることができます

sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg")
../_images/residplot_3_0.png

高次トレンドを削除して、残差が安定するかどうかをテストします

sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg", order=2)
../_images/residplot_5_0.png

ローウェス曲線を追加すると、構造を明らかにしたり、強調したりするのに役立ちます

sns.residplot(data=mpg, x="horsepower", y="mpg", lowess=True, line_kws=dict(color="r"))
../_images/residplot_7_0.png