r语言回归方程残差图

在R语言中，残差图是一种用于检查线性模型拟合效果的重要工具。它可以帮助我们理解数据点与预测值之间的差异，即观察到的数据值（Y的实际值）与其预测值（通过模型估计得到的值）之间的偏差。对于回归分析（如线性回归、逻辑回归等），构建残差图的基本步骤如下：

1. **模型建立**：首先，你需要创建一个线性回归模型，例如使用`lm()`函数对数据进行拟合。

model <- lm(Y ~ X, data = your_data)

2. **获取残差**：使用`residuals()`函数从模型中提取残差。残差是每个观测值的预测值与实际值之差。

residuals <- residuals(model)

3. **绘制残差图**：使用`plot()`函数绘制残差图，通常包括散点图（显示每个观测值的残差）和垂直线（显示残差均值和标准差）。可以加上x轴的解释变量作为横坐标。

plot(model, which = 1) # 对于线性回归

如果需要查看残差的分布情况，还可以生成Q-Q图（Quantile-Quantile plot）来对比残差是否接近正态分布。

qqnorm(residuals) # Q-Q plot