R语言内学生化残差并绘制图

学生化残差是一种更稳定和更具有可比性的残差，它是将残差除以估计的标准误差得到的。在R语言中，可以通过以下步骤来计算学生化残差并绘制图：

1. 安装并加载“car”包：

install.packages("car")
library(car)

2. 用线性模型拟合数据：

假设我们有以下数据：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
model <- lm(y ~ x)

3. 计算学生化残差：

studres <- studres(model)

4. 绘制学生化残差图：

plot(studres ~ fitted(model), main = "Studentized Residuals vs Fitted Values", xlab = "Fitted Values", ylab = "Studentized Residuals")
abline(h = 0, lty = 2, col = "red")

这将绘制学生化残差图，其中横轴是拟合值，纵轴是学生化残差。在这个例子中，我们看到大多数残差都在-2到2之间，这是一个好的迹象。此外，我们还画了一条水平线，表示零残差线。

相关问题

R语言：导入数据并计算内学生化残差并绘制图

以下是使用R语言导入数据并计算内学生化残差并绘制图的步骤：

1. 导入数据

使用read.csv函数导入数据，例如：

data <- read.csv("data.csv")

2. 计算内学生化残差

使用lm函数拟合线性模型，并使用resid函数计算残差，然后使用scale函数计算内学生化残差，例如：

model <- lm(y ~ x1 + x2, data)
residuals <- resid(model)
studentized_residuals <- residuals / sqrt(mean(residuals^2))

3. 绘制图

使用plot函数绘制散点图，并使用points函数添加内学生化残差的点，例如：

plot(data$x1, data$y)
points(data$x1, studentized_residuals)

完整代码示例：

data <- read.csv("data.csv")
model <- lm(y ~ x1 + x2, data)
residuals <- resid(model)
studentized_residuals <- residuals / sqrt(mean(residuals^2))
plot(data$x1, data$y)
points(data$x1, studentized_residuals)

r语言学生化残差正态性频率检验

在R语言中，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析。具体步骤如下：

1.首先，我们需要准备数据，包括自变量和因变量。假设自变量为x，因变量为y。

2.使用lm()函数来建立线性回归模型，模型的形式为：

model <- lm(y ~ x)

其中，~表示“以...为因变量，以...为自变量”，model为建立的线性回归模型。

3.计算学生化残差（standardized residuals），代码如下：

std.res <- rstandard(model)

4.使用qqnorm()函数和qqline()函数来绘制正态概率图：

qqnorm(std.res)
qqline(std.res)

如果数据符合正态分布，那么绘制的图形应该近似于一条直线。

5.进行正态性频率检验，可以使用shapiro.test()函数，代码如下：

shapiro.test(std.res)

如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即数据不符合正态分布；否则，接受原假设，即数据符合正态分布。

以上就是使用R语言进行学生化残差正态性频率检验的基本步骤。