计算回归模型残差平方和的R语言实现

CodeSpark

于 2023-08-28 19:53:56 发布

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文章标签：回归 r语言数据挖掘 R语言

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本文介绍了如何使用R语言计算回归模型的残差平方和，以评估模型拟合程度。通过示例数据集，展示了用lm()函数拟合线性回归，residuals()函数获取残差，然后计算残差平方和的过程。残差平方和越小，模型拟合度越高。

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计算回归模型残差平方和的R语言实现

回归模型是统计学中常用的建模方法，它可以用来预测一个或多个自变量对应的因变量。在回归分析中，我们经常需要评估模型的拟合程度，其中一个常见的指标是残差平方和（Residual Sum of Squares，RSS）。本文将使用R语言演示如何计算回归模型的残差平方和。

我们首先需要准备一些数据来进行回归分析。假设我们有一个简单的数据集，其中包含一个自变量X和一个因变量Y。我们的目标是拟合一个线性回归模型，并计算残差平方和。

下面是一个示例数据集：

# 创建示例数据集
X <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

接下来，我们使用R中的lm()函数来拟合线性回归模型，并计算残差平方和。

# 拟合线性回归模型
model <- lm(Y ~ X)

# 计算残差平方和
residuals <- residuals(model)
RSS <- sum(residuals^2)

在上面的代码中，我们首先使用lm()函数拟合了一个线性回归模型，其中Y是因变量，X是自变量。然后，我们使用residuals()函数计算了模型的残差，并将其保存在residuals变量中。最后&#x

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