可视化回归模型的残差直方图及残差分析

最新推荐文章于 2025-12-10 17:31:15 发布

ByteWhisper

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文章标签：回归数据挖掘人工智能 R语言

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本文介绍了使用R语言进行回归模型残差直方图的可视化及残差分析。通过构建示例数据集，利用R建立回归模型，提取残差并用ggplot2绘制直方图。残差分析有助于评估模型性能，如残差近似正态分布且无明显模式或异常值，表明模型拟合良好。同时提及其他残差分析方法，如残差-拟合值图、正态概率图，以提升模型准确性和可解释性。

可视化回归模型的残差直方图及残差分析

回归模型是统计学中常用的一种模型，用于研究自变量与因变量之间的关系。在实际应用中，我们需要对回归模型的性能进行评估，并对模型的残差进行分析。本文将介绍如何使用R语言进行回归模型的残差直方图可视化及残差分析。

首先，我们需要准备一些数据来构建回归模型。这里以一个示例数据集为例，假设我们有一个关于房屋价格的数据集，其中包含了房屋的面积和价格信息。我们的目标是建立一个回归模型来预测房屋价格。

# 导入必要的库
library(ggplot2)

# 创建示例数据集
area <- c(120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300)
price <- c(100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190)

# 将数据集合并为一个数据框
data <- data.frame(area, price)

# 查看数据框的前几行
head(data)

接下来，我们可以使用lm()函数来建立回归模型，并提取模型的残差。

# 建立回归模型
model <- lm(price ~ area, data = data)

# 提取残差
residuals <- resid(model)

# 创建包含残差的数据框
residual_data <- data.frame(area, residuals)

# 查看残差数据框的前几行
head(residual_da

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