r语言残差图代码
时间: 2023-08-05 07:18:23 浏览: 74
以下是用 R 语言绘制残差图的代码:
```
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)
# 绘制残差图
plot(model, which = 1, col = "blue", pch = 16, main = "Residual Plot")
```
在这个代码中,我们首先导入了数据,然后使用lm函数拟合了一个线性回归模型。接着,我们使用plot函数绘制了残差图。其中,which = 1 表示我们要绘制的是标准化残差图,col = "blue" 表示绘制的点颜色为蓝色,pch = 16 表示绘制的点形状为实心圆,main = "Residual Plot" 表示图的标题为“残差图”。
相关问题
r语言多元线性回归绘制残差图代码
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。
r语言画残差图
在R语言中,你可以使用以下代码绘制线性回归模型的残差图:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合线性回归模型
model <- lm(Y ~ X, data=data)
# 绘制残差图
plot(model, which=1)
```
在这里,`data`是你的数据集,`Y`和`X`是你要建立线性回归模型的响应变量和预测变量。`lm()`函数用于拟合线性回归模型,并将结果存储在`model`中。`plot()`函数用于绘制残差图,其中`which=1`表示绘制第一个图(即残差-拟合值图)。
该代码将绘制出一个残差图,显示每个观测值的残差(即实际值与预测值之间的差异)与预测值之间的关系。如果残差随着预测值的增加而增加或减少,则说明模型可能存在问题。