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&