R语言中的残差总结信息

R语言残差分析：模型评估与异常值检测

最新推荐文章于 2023-08-29 02:39:00 发布

DarcyCode

最新推荐文章于 2023-08-29 02:39:00 发布

阅读量971

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DarcyCode/article/details/132229242

50 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

在R语言中，残差分析对于评估统计模型的拟合度和识别异常值至关重要。本文通过线性回归模型的示例，展示了如何使用residuals()函数获取残差值，利用残差图检查正态性，并通过subset()函数进行子模型残差分析，以优化数据分析和建模过程。

R语言中的残差总结信息

在统计学和数据分析中，残差是指观测值与预测值之间的差异。它们提供了评估模型拟合程度和辨别异常值的重要指标。在R语言中，我们可以使用不同的函数和方法来计算和总结残差信息。本文将介绍一些常见的方法，并提供相应的源代码示例。

线性回归是最常见的统计模型之一。在R语言中，我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型，并使用residuals()函数来获取残差值。以下是一个简单的示例：

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 获取残差值
residuals <- residuals(model)

# 打印残差值
print(residuals)

上述代码首先创建了两个向量x和y作为示例数据。然后，使用lm()函数拟合了一个简单的线性回归模型，并将结果存储在model对象中。最后，使用residuals()函数获取了模型的残差值，并打印出来。

残差图是一种可视化方法，用于评估模型的合理性和假设的满足程度。在R语言中，我们可以使用plot()函数来生成残差图。此外，还可以使用shapiro.test()函数进行正态性检验。以下是一个示例：

# 生成残差图
plot(model, which = 1)

了解本专栏