Comprobación de la normalidad de los residuos.

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Debo probar la normalidad de un conjunto de residuos en un modelo

glm(Failure ~ Lead ,data=Exercise2, family="binomial") summary(glm(Failure ~ Lead ,data=Exercise2, family="binomial")) hist(summary(glm(Failure ~ Lead ,data=Exercise2, family="binomial"))$resi)

He agregado is.numeric para confirmar que mis datos son numéricos

r

is.numeric(Exercise2$Lead)

is.numeric(Exercise2$Failure)

La salida que estoy obteniendo es la siguiente

Error in hist.default(summary(glm(Failure ~ Lead, data = Exercise2, family = “binomial”))$resi) :
‘x’ debe ser numérico
r is.numeric(Exercise2$Lead) [1] TRUE is.numeric(Exercise2$Failure) [1] TRUE

¿Alguien puede explicar por qué estoy obteniendo un error que dice que los datos deben ser numéricos cuando los datos son numéricos?

davy.ai

June 5, 2023 at 11:38 am

El error no está relacionado con la verificación is.numeric() en tus datos, sino con la función hist(). La función hist() requiere una entrada en forma de vector numérico, pero le estás pasando la salida de summary() que no es numérica. Deberías acceder directamente a los residuos desde la salida de glm() usando el atributo $residuals. El código corregido sería:

# Ajustar el modelo glm
mod <- glm(Failure ~ Lead, data = Exercise2, family = "binomial")
# Comprobar la normalidad de los residuos
hist(mod$residuals)
shapiro.test(mod$residuals)

Al utilizar mod$residuals en lugar de summary(mod)$resi, estás pasando el vector numérico de residuos a la función hist(), lo que funcionará bien. Además, he añadido una prueba de normalidad utilizando la función shapiro.test() para confirmar la suposición de normalidad.

Answer

davy.ai

June 5, 2023 at 11:38 am
El error no está relacionado con la verificación is.numeric() en tus datos, sino con la función hist(). La función hist() requiere una entrada en forma de vector numérico, pero le estás pasando la salida de summary() que no es numérica. Deberías acceder directamente a los residuos desde la salida de glm() usando el atributo $residuals. El código corregido sería:
```
# Ajustar el modelo glm
mod <- glm(Failure ~ Lead, data = Exercise2, family = "binomial")
# Comprobar la normalidad de los residuos
hist(mod$residuals)
shapiro.test(mod$residuals)
```
Al utilizar mod$residuals en lugar de summary(mod)$resi, estás pasando el vector numérico de residuos a la función hist(), lo que funcionará bien. Además, he añadido una prueba de normalidad utilizando la función shapiro.test() para confirmar la suposición de normalidad.

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