jupter解决多元线性规划如何绘制残差图

在 Jupyter 中解决多元线性回归问题后，可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库来绘制残差图。下面是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

2. 拟合多元线性回归模型：

# 假设你已经有了自变量 X 和因变量 y
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X))
results = model.fit()

3. 计算残差：

residuals = results.resid

4. 绘制残差图：

plt.scatter(np.arange(len(residuals)), residuals)
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
plt.xlabel('观测点')
plt.ylabel('残差')
plt.title('多元线性回归残差图')
plt.show()

这里，我们使用 scatter() 函数绘制散点图，横轴表示观测点的索引，纵轴表示残差值。通过 axhline() 函数绘制一条红色的虚线表示残差为0的水平线。最后，我们添加标签和标题，并使用 show() 函数显示图形。

这样，你就可以在 Jupyter 中绘制多元线性回归的残差图。残差图可以帮助你识别模型是否存在误差项的非线性模式、异方差性或离群值等问题。