偏差残差图逻辑回归

Question

对于我的课堂项目，我们应该对 Framingham 数据集使用拟合逻辑回归。

fit_select <- glm(Event~Sex+age.group+I(log(Cigar.Day+1))+BP.Med+Prev.Hyp+Diab+ I(log(Tol.Chol))+BMI+Gluc+bp.level, data= data, family = binomial(link="logit"))  

当我们尝试绘制偏差残差时，（我知道那些应该是二项式的，但我们有超过 3000 次观察，所以通过 CLT，这些应该表现正常）

qqnorm(residuals(fit_select, type = "deviance"))

我们得到

怎么了？我不确定如何解释这一点。

Answer 1

当我们尝试绘制偏差残差时，（我知道那些是 应该是二项式的，但我们有超过 3000 个观察值，所以由 CLT 那些应该表现正常）

当您有二进制响应时，它不应该是正态分布的。您需要计数数据才能获得正态近似值。我没记错，粗略的经验法则是二项式和泊松模型的预期计数为 5 或更大。

怎么了？我不知道如何解释。

当您有二元响应时，您不能将图用于任何事情。