R语言实战：回归模型中离群点的识别与标准化残差计算

R语言实战：回归模型中离群点的识别与标准化残差计算

在数据分析和建模中，回归模型是一种常用的统计方法，用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。然而，在回归分析过程中，可能会出现一些异常值或离群点，这些值可能会对模型的准确性和可靠性产生负面影响。因此，识别和处理离群点是十分重要的。

本文将介绍如何使用R语言进行回归分析，并通过计算标准化残差来识别回归模型中的离群点。

1. 准备数据

首先，我们需要准备一些回归分析所需的数据。假设我们有一个包含自变量x和因变量y的数据集，可以使用下面的代码生成一个示例数据集：

# 生成示例数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)
y <- 2*x + rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
data <- data.frame(x, y)

2. 建立回归模型

接下来，我们可以使用R语言中的lm()函数建立线性回归模型。以下代码展示了如何使用自变量x和因变量y来拟合一个简单的线性回归模型：

# 建立线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data