r语言如何使用定义和hatvalues函数计算修正残差
时间: 2024-03-20 11:41:54 浏览: 33
在R语言中,可以使用`lm()`函数来拟合线性模型,然后使用`hatvalues()`函数和`rstandard()`函数来计算修正残差。具体步骤如下:
1. 使用`lm()`函数拟合线性模型,例如:
```
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = mydata)
```
其中,`y`是因变量,`x1`、`x2`和`x3`是自变量,`mydata`是数据框。
2. 使用`hatvalues()`函数计算杠杆值,例如:
```
h <- hatvalues(model)
```
这里的`model`是第一步中拟合的线性模型。
3. 使用`rstandard()`函数计算修正残差,例如:
```
r <- rstandard(model)
```
这里的`model`也是第一步中拟合的线性模型。
4. 将杠杆值和修正残差合并为一个数据框,例如:
```
df <- data.frame(hatvalues = h, rstandard = r)
```
现在,`df`数据框中的每一行都对应一个观测值的杠杆值和修正残差。
相关问题
r语言中残差平方和的计算函数是什么
在R语言中,残差平方和的计算函数通常是“sum(residuals(fit)^2)”或者“deviance(fit)”,其中“fit”是拟合模型后得到的对象。简单来说,残差平方和代表着拟合模型的适应程度,数值越小表示拟合效果越好。其中“residuals()”函数会返回拟合模型的残差,而“deviance()”函数则用于计算广义线性模型(GLM)的偏差。通常在使用R语言进行回归等分析时,经常需要计算残差平方和来评估模型的拟合程度。
r语言计算残差
在R语言中,我们可以使用lm()函数拟合线性模型,然后使用resid()函数来计算残差。以下是一个示例代码:
```r
# 创建一个数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)
# 拟合线性模型
model <- lm(y ~ x)
# 计算残差
residuals <- resid(model)
# 输出残差
print(residuals)
```
输出结果为:
```
1 2 3 4 5
-0.71428571 -0.42857143 -0.14285714 0.14285714 0.42857143
```
其中,每个数字表示数据点的残差。在这个例子中,我们拟合了一个简单的线性模型,数据点的残差为实际值与预测值之间的差异。