使用R语言绘制残差分布直方图

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本文介绍了如何使用R语言绘制残差分布直方图,作为评估回归模型拟合效果的工具。通过创建线性回归模型,获取残差,然后利用`hist()`函数绘制直方图,辅助分析残差分布的正态性和是否存在异常值,以判断模型的适用性。

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使用R语言绘制残差分布直方图

残差分布直方图是一种常用的可视化工具,用于评估回归模型的拟合效果和误差分布。在R语言中,可以使用hist函数绘制残差分布的直方图。本文将介绍如何使用R语言进行残差分析,并展示相应的源代码。

首先,我们需要准备一些数据来拟合回归模型。假设我们有一个数据集data,包含自变量x和因变量y,我们可以使用线性回归模型拟合这些数据。以下是一个简单的示例数据集:

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

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

在拟合了线性回归模型后,我们可以使用residuals函数获取残差值。然后,我们可以使用hist函数绘制残差的分布直方图。以下是相关的代码:

# 获取残差值
residuals <- residuals(model)

# 绘制残差分布直方图
hist(residuals, main = "残差分布直方图", xlab = "残差", ylab = "频数")

在上述代码中&

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