r语言回归分析残差分析函数
时间: 2023-08-05 12:07:33 浏览: 75
在R语言中,可以使用`lm()`函数进行回归分析,得到回归模型的残差。然后,可以使用`resid()`函数提取残差向量,使用`plot()`函数进行残差分析。以下是一个简单的例子:
```
# 创建一个数据框
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 5, 7, 9, 11, 12, 13, 15, 18, 20))
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)
# 提取残差向量
residuals <- resid(model)
# 绘制残差图
plot(residuals ~ fitted(model))
```
在上面的例子中,`lm()`函数拟合了一个简单的线性回归模型,`resid()`函数提取了残差向量,`plot()`函数绘制了残差图。可以根据残差图来判断回归模型是否适合数据,是否存在异常值等问题。
相关问题
R语言绘制回归残差直方图
在统计学中,残差是指观测值与对应预测值之间的差异。通过分析残差,我们可以评估回归模型的拟合程度,并检验模型是否满足一些假设条件。R语言提供了plot函数来绘制回归模型的残差直方图。具体步骤如下:
1. 使用lm函数拟合回归模型,得到模型对象model。
2. 使用residuals函数获取模型的残差。
3. 使用hist函数绘制残差直方图,其中main参数为图表标题,xlab参数为x轴标签。
绘制完残差直方图后,我们可以对残差进行进一步的分析。常见的残差分析方法包括判断残差是否符合正态分布、检查残差是否存在异方差等。其中,判断残差是否符合正态分布可以使用qqplot函数绘制残差的QQ图,判断残差是否近似于正态分布。具体步骤如下:
1. 使用qqnorm函数绘制QQ图。
2. 使用qqline函数添加一条参考线,判断残差是否近似于正态分布。
R语言 ggplot2 残差分析图
使用 ggplot2 包可以绘制残差分析图。以下是一个简单的例子:
假设我们有一个数据集 `data`,其中包含因变量 `y` 和自变量 `x`。我们可以使用以下代码来绘制残差分析图:
```R
library(ggplot2)
# 拟合线性模型
model <- lm(y ~ x, data = data)
# 获取残差
residuals <- residuals(model)
# 绘制残差分析图
ggplot(data, aes(x, residuals)) +
geom_point() +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed") +
labs(x = "x", y = "Residuals")
```
在上面的代码中,首先使用 `lm()` 函数拟合线性模型,并使用 `residuals()` 函数获取残差。然后,使用 `ggplot()` 函数创建图形,并使用 `geom_point()` 函数绘制点图,`geom_hline()` 函数绘制一条虚线表示残差为0的水平线。最后,使用 `labs()` 函数添加轴标签。
你可以根据需要调整绘图参数,例如添加回归线、改变点的颜色和形状等。