如何使用par()函数进行回归诊断?并如何判断各幅图?判断标准是什么?
时间: 2024-02-13 08:03:03 浏览: 112
R语言绘图,使用 plot 和 par 函数创建图形布局的示例
par()函数是一个R语言中的图形参数函数,它可以控制图形的外观和布局。在回归分析中,我们可以使用par()函数来绘制回归诊断图,如残差图、QQ图、杠杆值图和Cook距离图等。以下是一个使用par()函数进行回归诊断的示例:
```r
# 加载MASS包中的Boston房价数据集
library(MASS)
data(Boston)
# 构建一个多元线性回归模型
lm_model <- lm(medv ~ ., data = Boston)
# 绘制回归诊断图
par(mfrow = c(2, 2))
plot(lm_model)
```
在这个示例中,我们使用Boston数据集中的medv变量作为因变量,其余变量作为自变量,构建一个多元线性回归模型,然后使用par()函数将四个回归诊断图绘制在一个2x2的图形区域中。
对于每个回归诊断图,我们需要根据不同的标准来判断其意义。以下是一些常用的标准:
1. 残差图:残差应该随机分布在0附近,没有明显的趋势或模式,否则可能存在模型误差或非线性关系。
2. QQ图:残差应该近似于正态分布,否则可能存在离群值或偏态分布。
3. 杠杆值图:杠杆值应该在一定范围内,否则可能存在异常观测或高度影响点。
4. Cook距离图:Cook距离应该小于1,否则可能存在异常观测或高度影响点。
需要注意的是,这些标准只是一些常用的参考,具体的判断应该根据具体数据和研究问题来确定。
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