使用R语言计算模型的残差平方和

最新推荐文章于 2023-09-20 13:11:10 发布

DevScribe

最新推荐文章于 2023-09-20 13:11:10 发布

阅读量901

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言开发语言 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevScribe/article/details/132530796

R语言专栏收录该内容

90 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在R语言中利用函数计算模型的残差平方和，以评估统计建模的拟合程度。通过创建数据集，建立线性回归模型，获取并计算残差，展示了具体的代码实现过程，适用于线性回归及其他广义线性模型。

使用R语言计算模型的残差平方和

在统计建模中，残差平方和是评估模型拟合程度的重要指标之一。在R语言中，可以使用deviance函数来计算模型的残差平方和。本文将介绍如何使用deviance函数计算模型的残差平方和，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一些数据来建立模型。假设我们有一个数据集data，包含自变量x和因变量y。我们将使用线性回归模型来拟合这些数据，并计算残差平方和。

# 创建数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 建立线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 使用deviance函数计算残差平方和
residuals <- residuals(model)
residual_sum_of_squares <- sum(residuals^2)
residual_sum_of_squares

在上述代码中，我们首先创建了自变量x和因变量y的数据。然后，我们使用lm函数建立了一个线性回归模型，其中因变量y被自变量x线性拟合。接下来，我们使用residuals函数获取模型的残差，并将其存储在residuals变量中。最后，我们计算残差平方和，将其存储在residual_sum_of