R语言:绘制Y对X1,X2,X3回归模型的杠杆值,请给出具体代码
时间: 2024-05-01 18:17:48 浏览: 14
以下是绘制Y对X1,X2,X3回归模型的杠杆值的R语言代码:
```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。
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R语言:绘制Y对X1,X2,X3回归模型的DFITS,请给出具体代码
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。
R语言:绘制Y对X1,X2,X3回归模型的标准化残差值,请给出具体代码
好的,以下是绘制Y对X1、X2、X3回归模型的标准化残差值的R语言代码:
```
# 假设Y对X1、X2、X3回归模型已经建立好了,并且残差已经计算出来了,存储在变量resid中
# resid可以用resid <- residuals(model)这样的代码得到
# 计算标准化残差
std_resid <- resid / sd(resid)
# 绘制标准化残差图
plot(std_resid ~ X1, main = "Standardized Residuals Plot", xlab = "X1", ylab = "Standardized Residuals")
points(std_resid ~ X2, col = "red")
points(std_resid ~ X3, col = "blue")
abline(h = c(-2, 2), col = "green")
```
上面的代码中,我们首先计算了残差的标准化值,这可以用resid除以其标准差来实现。然后,我们用plot函数根据符号化残差和X1绘制标准化残差图,并用points函数添加符号化残差和X2、X3对应的点,这样可以比较三个自变量对残差的影响。最后,我们用abline函数绘制水平线来标记合理残差的范围,常用范围是[-2,2]
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