r语言多远线性回归残差

在 R 语言中进行多元线性回归时，可以使用 `lm()` 函数来拟合模型，该函数会返回一个对象，其中包含有关模型的各种信息，如系数、截距、残差等。如果要获取模型的残差，可以使用 `resid()` 函数，例如：

# 创建一个数据集
x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x2 <- c(0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0)
y <- c(2.1, 4.0, 6.2, 8.1, 10.2)
data <- data.frame(x1, x2, y)

# 拟合多元线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data)

# 获取残差
residuals <- resid(model)

在上面的代码中，我们首先创建了一个数据集，包含两个自变量和一个因变量。然后使用 `lm()` 函数拟合了一个多元线性回归模型，并将结果保存在 `model` 对象中。最后，我们使用 `resid()` 函数获取了模型的残差，并将其保存在 `residuals` 中。

相关问题

r语言多元线性回归绘制残差图代码

以下是用R语言绘制多元线性回归残差图的示例代码：

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合多元线性回归模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data)

# 得到残差
residuals <- resid(model)

# 对预测值排序
sorted_pred <- sort(predict(model))

# 绘制散点图
plot(sorted_pred, residuals, xlab = "Predicted values", ylab = "Residuals")

# 添加水平参考线
abline(h = 0, lty = 2)

其中，`data.csv`是包含数据的CSV格式文件，`Y`是因变量，`X1`、`X2`、`X3`是自变量。在代码中，首先读入数据，然后使用`lm()`函数来拟合多元线性回归模型，得到残差。接着，对预测值排序，并绘制散点图，最后添加水平参考线。

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。