R语言绘制回归模型残差直方图和进行残差分析

R语言绘制回归模型残差直方图和进行残差分析

在统计学中，残差是指观测值与对应预测值之间的差异。通过分析残差，我们可以评估回归模型的拟合程度，并检验模型是否满足一些假设条件。本文将介绍如何使用R语言进行回归模型的残差直方图绘制和残差分析。

首先，我们需要准备一些数据来建立回归模型。这里我们使用R内置的mtcars数据集，该数据集记录了不同汽车的性能指标。

# 导入数据
data(mtcars)

# 建立回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

以上代码导入了mtcars数据集，并使用其中的"mpg"（每加仑英里数）作为因变量，“wt”（重量）作为自变量，建立了一个简单线性回归模型。

接下来，我们可以使用R语言的plot函数绘制残差直方图。

# 绘制残差直方图
hist(residuals(model), main = "残差直方图", xlab = "残差")

上述代码中，residuals函数用于提取回归模型的残差值，并将其作为输入传递给hist函数。通过设置main参数为"残差直方图"，xlab参数为"残差"，我们可以设置图表的标题和x轴标签。

绘制完残差直方图后，我们可以对残差进行进一步的分析。下面是一些常见的残差分析方法：

1. 判断残差是否符合正态分布：正态性是很多统计模型假设的前提之一。我们可以使用qqplot函数绘制残差的QQ图，判断残差是否近似于正态分布。