R语言一元线性回归检验误差项是否服从正态分布

在一元线性回归中，我们可以通过检验残差（即预测值和实际值之间的差异）是否服从正态分布来检验误差项是否服从正态分布。

具体方法是使用R语言中的qq图。qq图是一种用于检验数据分布是否为正态分布的图形。在一元线性回归中，我们可以通过绘制残差的qq图，来判断残差是否近似于正态分布。

在R语言中，我们可以使用“qqnorm”和“qqline”函数来绘制残差的qq图。具体步骤如下：

1. 计算残差

# 假设我们已经拟合了一元线性回归模型
model <- lm(y~x,data=df)
# 计算残差
residuals <- residuals(model)

2. 绘制qq图

# 绘制qq图
qqnorm(residuals)
# 添加一条参考线
qqline(residuals)

如果残差近似于正态分布，则在qq图中，所有的点应该分布在参考线附近。

需要注意的是，残差并不一定需要完全服从正态分布，只要近似服从即可。此外，如果样本量较小，则可能无法判断残差是否服从正态分布。