残差与杠杆关系图(使用R语言)
残差与杠杆关系图是统计学中常用的可视化工具,用于识别在线性回归模型中具有异常杠杆或较大残差的数据点。本文将介绍如何使用R语言绘制残差与杠杆关系图,并提供相应的源代码。
在R中,我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型,并使用plot()函数来绘制残差与杠杆关系图。下面是一个示例代码,演示了如何进行这些操作:
# 载入所需的包
library(ggplot2)
# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)
# 提取残差和杠杆值
residuals <- residuals(model)
leverage <- hatvalues(model)
# 创建残差与杠杆关系图
plot(residuals ~ leverage, xlab = "杠杆", ylab = "残差", main = "残差与杠杆关系图")
# 添加标识异常值的标签
abline(h = 0, col = "red", lty = 2)
text(x = leverage, y = residuals, labels = ifelse(abs(residuals) > 2 * sd(residuals), names(residuals), ""), pos = 4)
在这个例子中,我们首先载入了ggplot2包,该包提供了更灵活的绘图功能。然后,我们创建了一个示例数据集,其中<
本文介绍了如何利用R语言制作残差与杠杆关系图,以识别线性回归模型中的异常点。通过加载相关包,创建数据集,拟合模型,提取残差和杠杆值,然后用散点图展示,帮助理解模型中影响较大的数据点。
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