r中rstandard

`rstandard()`是R语言中的一个函数，用于计算线性回归模型的标准化残差。标准化残差是残差除以其标准差的结果，用于衡量观测值与回归模型之间的误差。

`rstandard()`函数的基本语法为：

rstandard(model)

其中`model`为线性回归模型对象。`rstandard()`函数返回一个具有与数据集中观测值相同数量的向量，表示每个观测值的标准化残差。

例如，下面的代码使用`lm()`函数对`mtcars`数据集进行线性回归分析，并计算每个观测值的标准化残差：

# 加载数据集
data(mtcars)

# 进行线性回归分析
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# 计算每个观测值的标准化残差
rstandard <- rstandard(model)

# 查看标准化残差
rstandard

这段代码将`mpg`作为因变量，`wt`作为自变量，对`mtcars`数据集进行线性回归分析，并将结果存储在`model`对象中。然后使用`rstandard()`函数计算每个观测值的标准化残差，并将结果存储在`rstandard`对象中。

相关问题

基于r语言绘制时序图

以下是基于R语言绘制时序图的两个例子：

1. 绘制分位数-分位数图（qq图）

win.graph(width=5,height=5,pointsize=8)
qqnorm(window(rstandard(m1.co2),start=c(1995,2)))
abline(c(0,0),c(1,1),col='red')

2. 绘制残差的时间序列图

plot(window(rstandard(m1.co2),start=c(1995,2)),ylab='Standardized Resi.',type='o')
abline(h=0)

多元非线性回归模型r语言

多元非线性回归模型在R语言中可以使用lm函数进行建模。例如，可以使用lm函数进行高阶多项式拟合、对数拟合等。对于高阶多项式拟合，可以使用poly函数对自变量进行多项式转换，然后使用lm函数建立回归模型。例如，可以使用以下代码进行高阶多项式拟合：

mfit5 <- lm(medv ~ poly(lstat, 5))

同样地，对于对数拟合，可以使用log函数对自变量进行转换，然后使用lm函数建立回归模型。例如，可以使用以下代码进行对数拟合：

logfit <- lm(medv ~ log(rm), data = Boston)

在建立回归模型之后，可以使用summary函数查看模型的统计信息，如参数估计值、标准误差、显著性水平等。例如，可以使用以下代码查看模型的统计信息：

summary(mfit5)
summary(logfit)

此外，还可以进行回归诊断来评估模型的合适性。常见的回归诊断方法包括检验残差的正态性、绘制残差图等。例如，可以使用shapiro.test函数检验残差的正态性，使用plot函数绘制残差图。以下是一些示例代码：

y <- residuals(lm.fit)
y2 <- rstandard(lm.fit)
shapiro.test(y)
plot(y2 ~ y1, ylab="残差")
abline(h=2)
abline(h=-2)

如果残差近似满足正态性，且不呈趋势，并且点分布在[-2，2]内，则可以认为模型合适。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab多元非线性回归教程.docx](https://download.csdn.net/download/apple_51426592/85741923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言中lm函数构建线性和非线性回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_69652071/article/details/126697700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]