R语言:绘制Y对X1,X2,X3回归模型的DFITS,请给出具体代码
时间: 2024-05-08 13:19:59 浏览: 17
以下是绘制Y对X1、X2、X3回归模型的DFITS的R语言代码:
```r
# 假设你已经拟合了一个回归模型,存储为“model”
# 计算模型的帽子矩阵
H <- hat(model)
# 计算模型的DFITS
DFITS <- dfits(model)
# 绘制Y对X1、X2、X3的回归模型的DFITS
plot(DFITS ~ X1, data = mydata, xlab = "X1", ylab = "DFITS")
plot(DFITS ~ X2, data = mydata, xlab = "X2", ylab = "DFITS")
plot(DFITS ~ X3, data = mydata, xlab = "X3", ylab = "DFITS")
```
其中,mydata是存储数据的数据框。
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```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合回归模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data)
# 计算Cook距离和DFITS
library(car)
cooks <- cooks.distance(model)
dfits <- dfbetas(model)
# 绘制Cook距离图
plot(cooks, pch=20, cex=1, main="Cook距离图", xlab="观测值", ylab="Cook距离")
# 绘制DFITS图
plot(dfits[,1], dfits[,2], pch=20, cex=1, main="DFITS图", xlab="观测值", ylab="DFITS")
abline(h=0)
```
注意:这段代码仅供参考,具体使用还需要根据数据情况进行修改。
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```r
# 加载需要用到的库
library(MASS)
library(car)
library(ggplot2)
# 构造回归模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = mydata)
# 计算杠杆值
leverage_values <- hatvalues(model)
# 绘制杠杆值
ggplot(data = mydata, aes(x = leverage_values, y = Y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
xlab("Leverage Values") +
ylab("Y") +
ggtitle("Plot of Y vs. Leverage Values")
```
上述代码中,`mydata` 代表数据集,`Y` 是因变量,`X1`、`X2`、`X3` 是自变量。我们使用 `lm` 函数来构造回归模型,然后使用 `hatvalues` 函数计算出杠杆值。最后,我们使用 `ggplot2` 库绘制出 Y 对杠杆值的散点图和回归线。