r语言残差散点图怎么看
时间: 2023-09-13 11:02:28 浏览: 81
在R语言中,可以使用plot()函数来绘制残差散点图。以下是一个简单的例子:
假设有一个线性回归模型lm_fit,你可以通过以下代码绘制残差散点图:
```R
plot(lm_fit$residuals ~ lm_fit$fitted.values,
xlab = "Fitted Values",
ylab = "Residuals",
main = "Residual Plot")
```
其中,lm_fit$residuals表示残差,lm_fit$fitted.values表示拟合值。xlab和ylab分别表示x轴和y轴的标签,main表示图表的标题。
在残差散点图中,我们希望看到散点图中的点随机分布,没有明显的趋势或模式。如果有明显的趋势或模式,可能意味着模型中存在未考虑的变量或未满足的假设。
相关问题
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。
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。