如何画Studentized Residuals R语言
时间: 2023-09-11 15:11:33 浏览: 29
在R语言中,可以使用`studentResid()`函数来计算Studentized Residuals。接下来,我们可以使用`plot()`函数来绘制散点图,并将Studentized Residuals作为y轴坐标。以下是一个简单的示例代码:
```
# 假设数据保存在dataframe中,回归模型保存在model中
residuals <- rstudent(model)
plot(dataframe$variable_of_interest, residuals,
xlab = "Variable of Interest", ylab = "Studentized Residuals",
main = "Studentized Residuals vs. Variable of Interest")
```
在这个例子中,我们将数据的一个变量作为x轴坐标,将计算出的Studentized Residuals作为y轴坐标,并添加了适当的标签和标题。
相关问题
r语言residuals vs fitted
在R语言中,residuals和fitted是线性回归模型中的两个重要概念。
Fitted表示回归模型对于观测数据的拟合程度。在使用lm()函数进行线性回归分析后,可以通过模型对象的$fitted.values属性来获取每个观测值对应的拟合值。拟合值可以用来衡量回归模型对于观测数据的拟合程度,可以与原始数据进行对比。较高的拟合值说明回归模型相对较好地描述了数据的趋势和规律,较低的拟合值则意味着模型拟合不理想。
Residuals(残差)则表示观测值与拟合值之间的差异。在R中,可以通过模型对象的$residuals属性来获取每个观测值对应的残差。残差是实际观测值与回归模型拟合值之间的差异,它衡量了模型无法解释的数据波动。通过分析残差的分布和模式,可以判断模型中的系统性误差或不符合模型假设的情况。若残差呈现随机分布、均值接近于零且符合正态分布,则表明模型的拟合程度较好。若残差呈现非随机分布、均值不为零或不符合正态分布,则可能需要重新考虑模型的形式或假设。
综上所述,fitted和residuals是在R语言中用来衡量线性回归模型拟合效果的两个重要指标。通过分析拟合值和残差,可以评估回归模型的准确性和可靠性,并作出相应的改进和调整。
r语言residuals函数
在R语言中,residuals()函数用于计算模型的残差。该函数可用于计算线性回归模型、广义线性模型、非线性模型等各种模型的残差。其语法如下:
residuals(model, type = "response")
其中,model为模型对象,type为残差类型。常用的残差类型有:
1. "response":默认值,返回原始响应值与预测值之差。
2. "pearson":返回标准化残差,即残差除以其标准差。
3. "working":返回工作残差,用于广义线性模型。
4. "partial":返回偏残差,用于线性回归模型。
例如,对于线性回归模型lm(y ~ x),可以使用以下代码计算其偏残差:
```r
model <- lm(y ~ x)
residuals(model, type = "partial")
```