r中cooks.distance
时间: 2024-02-13 15:05:07 浏览: 25
`cooks.distance()`是R语言中的一个函数,用于计算线性回归模型的Cook's距离。Cook's距离是一种统计量,用于衡量某个观测值对回归模型的影响程度,即离群值的程度。如果某个观测值的Cook's距离较大,说明该观测值对模型的影响比较大,可能是离群值或者异常值。
`cooks.distance()`函数的基本语法为:
```
cooks.distance(model)
```
其中`model`为线性回归模型对象。`cooks.distance()`函数返回一个具有与数据集中观测值相同数量的向量,表示每个观测值的Cook's距离。
例如,下面的代码使用`lm()`函数对`mtcars`数据集进行线性回归分析,并计算每个观测值的Cook's距离:
```R
# 加载数据集
data(mtcars)
# 进行线性回归分析
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 计算每个观测值的Cook's距离
cooks_dist <- cooks.distance(model)
# 查看Cook's距离
cooks_dist
```
这段代码将`mpg`作为因变量,`wt`作为自变量,对`mtcars`数据集进行线性回归分析,并将结果存储在`model`对象中。然后使用`cooks.distance()`函数计算每个观测值的Cook's距离,并将结果存储在`cooks_dist`对象中。
相关问题
for (t in rownames(expectedpairs)){ lm.r = lm(observed ~ expected, data = dataset[dataset$tissue==t,]) codoncooksd[as.character(dataset[names(cooks.distance(lm.r)),"codpair"]),t] = as.numeric(cooks.distance(lm.r)) codonresid[as.character(dataset[names(rstandard(lm.r)),"codpair"]),t] = as.numeric(rstandard(lm.r)) lmsummary["RSE",t] = summary(lm.r)[[6]] lmsummary["R2",t] = summary(lm.r)[[9]] fstat <- summary(lm.r)$fstatistic lmsummary["pvalue",t] = as.numeric(pf(fstat[1], fstat[2], fstat[3], lower.tail=FALSE)) dataset[names(rstandard(lm.r)),"bias"] = as.numeric(rstandard(lm.r))
Student{" +
"id=" + id +
", sNum='" + sNum + '\'' +
", name='" + name + '\'' +
", gender='" + gender + '\'' +
", age=" + age +
", tel='" + tel + '\'' +
这段代码是R语言的代码,不是Python中的代码。它的作用是进行线性回归分析 '}';
}
}
```
7. 创建com.jr.service包,在这个包里面创建StudentService.java文件和StudentServiceImpl,其中lm()函数用来拟合线性模型,通过输入自变量和因变量的数据来得到模.java文件
StudentService.java文件:
```java
package com.jr.service;
import com.jr.domain.Student;
import java.util.List型的系数。接下来,通过summary()函数获得模型的统计信息,比如RSE、R2;
public interface StudentService {
List<Student> getStudentsByPage(int page, int size);
int getCount();
int addStudent等。然后,通过pf()函数计算F统计量的p值,并将结果存储在lmsummary中(Student student);
int updateStudent(Student student);
int deleteStudent(int id);
}
```
StudentServiceImpl.java文件:
```java
package com.jr.service.impl;
import com.jr.dao.StudentMapper;
import com.jr.domain.Student;
import com.jr.service.Student。最后,将模型的标准化残差存储在codonresid中,模型的Cook’s距离Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List储在codoncooksd中。
## 1.对课上的不良贷款例子进行模型诊断(主要针对回归假设) ## 导入相关包 library(xlsx) library(car) ## 数据导入 loan = read.xlsx(file="C:/Users/wang/Desktop/第9次/loan.xlsx", sheetIndex=1, rowIndex = 2:27, colIndex = 2:6, header = TRUE, encoding='UTF-8') ## 建立多元回归模型 loan.model = lm(不良贷款~各项贷款余额+ 本年累计应收贷+ 贷款项目个数+ 本年固定资产投资额, data = loan) ## 多元回归模型的各项指标 loan.model.summary = summary(loan.model) loan.model.summary ## 异常点 outlierTest(loan.model) qqPlot(loan.model) ## 高杠杆值 hatvalues(loan.model) > 2*mean(hatvalues(loan.model)) ## 有影响点 cooks.distance(loan.model) > 4/nrow(loan)
首先,我们看一下多元回归模型的各项指标。从结果可以看出,模型的R-squared值为0.9674,说明模型能够解释目标变量的96.74%的方差。同时,模型的F-statistic值为75.03,p值小于0.05,说明整个模型具有统计显著性。然而,我们需要进一步检验模型中是否存在回归假设的违反。
接下来我们看一下异常点。使用outlierTest函数和qqPlot函数进行诊断。outlierTest函数用于检测模型中是否存在离群值,而qqPlot函数用于检测模型中是否存在数据正态性的问题。从结果可以看出,没有离群值,并且数据的正态性也比较好。
然后,我们来看一下高杠杆值。使用hatvalues函数获取高杠杆值,如果某个观测点的高杠杆值大于2倍平均高杠杆值,则表示该观测点具有较大的影响力。从结果可以看出,没有观测点的高杠杆值大于2倍平均高杠杆值。
最后,我们来看一下有影响点。使用cooks.distance函数获取有影响点,如果某个观测点的Cook's距离大于4/n,则表示该观测点具有较大的影响力。从结果可以看出,没有观测点的Cook's距离大于4/n。
综上所述,根据模型诊断的结果,我们可以认为该多元回归模型较好地符合回归假设。