r语言中残差平方和的计算函数是什么
时间: 2023-05-08 21:58:04 浏览: 192
在R语言中,残差平方和的计算函数通常是“sum(residuals(fit)^2)”或者“deviance(fit)”,其中“fit”是拟合模型后得到的对象。简单来说,残差平方和代表着拟合模型的适应程度,数值越小表示拟合效果越好。其中“residuals()”函数会返回拟合模型的残差,而“deviance()”函数则用于计算广义线性模型(GLM)的偏差。通常在使用R语言进行回归等分析时,经常需要计算残差平方和来评估模型的拟合程度。
相关问题
r语言计算二元线性回归方程的残差平方和SSE
在R语言中,可以使用lm()函数来进行二元线性回归,然后使用summary()函数查看回归结果,其中包括了残差平方和SSE。
例如,假设有一个数据集df,其中x和y是自变量和因变量,可以使用以下代码计算二元线性回归方程的残差平方和SSE:
```
model <- lm(y ~ x, data = df)
summary(model)$sigma^2 * (nrow(df) - length(model$coefficients))
```
其中,summary(model)$sigma^2返回模型的残差方差,nrow(df)返回数据集df的行数,length(model$coefficients)返回模型的系数个数(包括截距和自变量系数)。
注意,这里的残差平方和SSE并不是lm()函数的输出结果之一,需要通过计算来得到。
r语言最小二乘残差计算
最小二乘法是回归分析中常用的一种方法,它通过最小化残差平方和来拟合数据。在R语言中,可以使用内置函数lm()来进行最小二乘回归分析,并使用resid()函数来计算残差。
下面是一个使用R语言进行最小二乘回归分析并计算残差的例子:
假设我们有以下数据集:
```r
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)
```
我们可以使用lm()函数进行最小二乘回归分析:
```r
fit <- lm(y ~ x)
```
然后,我们可以使用summary()函数来查看回归分析的结果:
```r
summary(fit)
```
接下来,我们可以使用resid()函数来计算残差:
```r
residuals <- resid(fit)
```
这样,我们就得到了残差的值。