可视化残差与拟合值之间的散点图以观察残差的分布模式 (使用R语言)

可视化残差与拟合值之间的散点图以观察残差的分布模式 (使用R语言)

在回归分析中，我们经常需要评估模型的拟合效果和残差的分布情况。残差是指观测值与模型预测值之间的差异，通过可视化残差与拟合值之间的散点图，我们可以直观地了解残差的分布模式。在本篇文章中，我们将使用R语言来实现这一可视化过程。

首先，我们需要准备一组数据和对应的拟合模型。假设我们的数据集包含两个变量：自变量x和因变量y，并且我们已经拟合了一个线性回归模型。下面是一段生成数据和拟合模型的代码：

# 生成数据
set.seed(123)
x <- seq(1, 10, by = 0.5)
y <- 2 * x + rnorm(length(x), mean = 0, sd = 1)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

接下来，我们可以使用predict()函数来获取模型对数据的拟合值，以及使用residuals()函数来计算残差。然后，我们可以使用plot()函数创建散点图，并将拟合值和残差作为横纵坐标进行绘制。

# 获取拟合值和残差
fit <- predict(model)
residuals <- residuals(model)

# 创建散点图
plot(fit, residuals, xlab = "拟合值", ylab = "残差",
     main = "拟合值与残差的散点图")

运行以上代码，