R语言：导入数据并计算内学生化残差并绘制图

以下是使用R语言导入数据并计算内学生化残差并绘制图的步骤：

1. 导入数据

使用read.csv函数导入数据，例如：

data <- read.csv("data.csv")

2. 计算内学生化残差

使用lm函数拟合线性模型，并使用resid函数计算残差，然后使用scale函数计算内学生化残差，例如：

model <- lm(y ~ x1 + x2, data)
residuals <- resid(model)
studentized_residuals <- residuals / sqrt(mean(residuals^2))

3. 绘制图

使用plot函数绘制散点图，并使用points函数添加内学生化残差的点，例如：

plot(data$x1, data$y)
points(data$x1, studentized_residuals)

完整代码示例：

data <- read.csv("data.csv")
model <- lm(y ~ x1 + x2, data)
residuals <- resid(model)
studentized_residuals <- residuals / sqrt(mean(residuals^2))
plot(data$x1, data$y)
points(data$x1, studentized_residuals)

相关问题

R语言：导入数据，绘制内学生化残差、Cook距离、Weisch-Kuh度量、Hadi影响度量的顺序图和位势残差图

首先，我们需要准备一份数据集，假设数据集名为“data.csv”。

1. 导入数据

我们可以使用read.csv()函数来导入数据集。假设数据集中有两列，分别是自变量x和因变量y，代码如下：

data <- read.csv("data.csv")
x <- data$x
y <- data$y

2. 绘制内学生化残差图

使用lm()函数拟合线性回归模型，并使用rstandard()函数计算内学生化残差，然后使用plot()函数绘制内学生化残差图。代码如下：

fit <- lm(y ~ x)
rstand <- rstandard(fit)
plot(rstand)

3. 绘制Cook距离图

使用cooks.distance()函数计算Cook距离，然后使用plot()函数绘制Cook距离图。代码如下：

cooksd <- cooks.distance(fit)
plot(cooksd)

4. 绘制Weisch-Kuh度量图

使用resid()函数计算残差，然后使用resid()函数再次计算残差的平方，最后使用plot()函数绘制Weisch-Kuh度量图。代码如下：

resid <- resid(fit)
w <- resid^2 / (1 - hatvalues(fit))
plot(w)

5. 绘制Hadi影响度量图

使用rstudent()函数计算r学生化残差，然后使用plot()函数绘制Hadi影响度量图。代码如下：

rstudent <- rstudent(fit)
hadi <- abs(rstudent) / sqrt(1 - hatvalues(fit))
plot(hadi)

6. 绘制位势残差图

使用lm()函数拟合线性回归模型，并使用rstandard()函数计算内学生化残差，然后使用studres()函数计算学生化残差，最后使用plot()函数绘制位势残差图。代码如下：

fit <- lm(y ~ x)
rstand <- rstandard(fit)
studres <- studres(fit)
plot(rstand, studres)

R语言内学生化残差并绘制图

学生化残差是一种更稳定和更具有可比性的残差，它是将残差除以估计的标准误差得到的。在R语言中，可以通过以下步骤来计算学生化残差并绘制图：

1. 安装并加载“car”包：

install.packages("car")
library(car)

2. 用线性模型拟合数据：

假设我们有以下数据：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
model <- lm(y ~ x)

3. 计算学生化残差：

studres <- studres(model)

4. 绘制学生化残差图：

plot(studres ~ fitted(model), main = "Studentized Residuals vs Fitted Values", xlab = "Fitted Values", ylab = "Studentized Residuals")
abline(h = 0, lty = 2, col = "red")

这将绘制学生化残差图，其中横轴是拟合值，纵轴是学生化残差。在这个例子中，我们看到大多数残差都在-2到2之间，这是一个好的迹象。此外，我们还画了一条水平线，表示零残差线。