r语言残差图代码

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：

# 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，可以使用以下代码画出线性回归模型的残差图：

1. 首先，我们需要先拟合一个线性回归模型。假设我们的自变量为 x，因变量为 y，可以使用以下代码拟合模型：

lm_model <- lm(y ~ x)

2. 接下来，我们可以使用以下代码获取残差：

residuals <- residuals(lm_model)

3. 最后，我们可以使用以下代码画出残差图：

plot(x, residuals, main = "Residual Plot", xlab = "x", ylab = "Residuals")
abline(h = 0, col = "red")

这段代码会画出一个散点图，其中 x 轴为自变量 x，y 轴为残差。在图中，红色的水平线代表着残差为 0 的位置，我们可以看到残差是否随着自变量 x 的变化而呈现出某种模式。如果残差存在规律性的变化，说明线性回归模型可能不适合数据，需要重新选择模型或者对数据进行变换。