r语言多元线性回归绘制残差图代码
时间: 2023-08-05 22:31:23 浏览: 76
以下是用R语言绘制多元线性回归残差图的示例代码:
```R
# 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。
相关问题
r多元线性回归绘制残差图
要绘制多元线性回归的残差图,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,利用多元线性回归模型对数据进行回归分析,得到预测值和残差。
2. 然后,将残差按照其对应的预测值进行排序。
3. 接着,将排序后的残差值作为纵坐标,对应的预测值作为横坐标,绘制散点图。
4. 最后,可以在散点图上添加一条水平线,表示残差为0的位置。
绘制残差图可以帮助我们判断多元线性回归模型的拟合效果,如果残差随着预测值的增加而增加或减少,说明模型可能存在偏差或方差问题,需要进一步调整。
多元线性回归残差Python代码
以下是使用Python进行多元线性回归残差计算的代码示例:
```python
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
x = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 6], [1, 6, 7], [1, 7, 8], [1, 8, 9], [1, 9, 10], [1, 10, 11], [1, 11, 12]])
y = np.array([5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
# 计算多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()
# 计算残差
residuals = model.resid
# 绘制残差图
plt.scatter(model.fittedvalues, residuals)
plt.xlabel('Fitted values')
plt.ylabel('Residuals')
plt.title('Residual plot')
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了numpy和statsmodels库来构造多元线性回归模型,并使用matplotlib库绘制了残差图。其中,x是自变量矩阵,y是因变量向量,model是多元线性回归模型,residuals是残差向量。