用R语言可视化残差与拟合值之间的散点图来观察残差的分布模式

用R语言可视化残差与拟合值之间的散点图来观察残差的分布模式

残差分析是统计学中常用的方法之一，用于评估回归模型的拟合程度和模型的合理性。通过可视化残差与拟合值之间的散点图，我们可以直观地观察残差的分布模式，判断模型是否满足线性回归的假设条件。

在R语言中，我们可以使用内置的绘图函数和统计包来实现这个目标。以下是一个详细的例子，展示了如何使用R语言进行残差分析的可视化。

首先，我们需要准备一组数据来拟合回归模型。这里我们使用mtcars数据集，该数据集包含了各种汽车的性能指标。

# 载入数据集
data(mtcars)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

接下来，我们计算回归模型的残差，并将残差与拟合值进行配对。

# 计算残差
residuals <- resid(model)

# 获取拟合值
fitted.values <- fitted(model)

# 创建数据框
residuals_df <- data.frame(Residuals = residuals, FittedValues = fitted.values)

现在，我们可以绘制散点图来显示残差与拟合值之间的关系。

# 绘制散点图
plot(residuals_df$FittedValues, residuals_df$Residuals,
     xl