R语言中使用比例-位置图和Breusch-Pagan检验验证回归模型残差的同方差性

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本文介绍了在R语言中如何利用比例-位置图和Breusch-Pagan检验来验证回归模型残差的同方差性。比例-位置图能直观展示残差方差是否随预测值变化,而Breusch-Pagan检验则提供统计依据。当图形点均匀分布且检验p-value大于显著性水平时,可认为满足同方差性假设。

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R语言中使用比例-位置图和Breusch-Pagan检验验证回归模型残差的同方差性

回归分析是统计学中常用的方法,用于建立自变量与因变量之间的关系模型。在进行回归分析时,我们通常需要验证模型的假设,其中之一是残差的同方差性。同方差性指的是模型的残差在不同的自变量取值下具有相同的方差。本文将介绍如何使用R语言中的比例-位置图和Breusch-Pagan检验来验证回归模型的残差是否满足同方差性的假设。

比例-位置图(Scale-Location Plot)是一种常用的可视化工具,用于检验残差的同方差性。它可以帮助我们观察残差的方差是否随着预测值的变化而改变。如果残差的方差在不同的预测值下保持稳定,那么我们可以认为同方差性假设成立。

首先,我们需要建立一个回归模型并计算残差。下面是一个简单的示例,假设我们有一个因变量Y和一个自变量X:

# 假设我们已经有了一个数据框df,其中包含了Y和X两列数据

# 建立线性回归模型
model <- lm(Y ~ X, data = df)

# 计算残差
residuals <- residuals(model)

接下来,我们可以使用比例-位置图来可视化残差的方差变化。代码如下:

# 安装并加载ggplot2包
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 创建比例-位置图
scale_location_plot <- ggplot(data.frame(residuals, fitted.values = model$fi
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