R语言中的线性模型异常观测值检验

R语言中的线性模型异常观测值检验

线性模型是统计学中常用的一种建模方法，用于描述自变量与因变量之间的线性关系。然而，在建模过程中，可能会遇到异常观测值（outliers），即与其他观测值相比具有明显不同的特征。异常观测值可能会对模型的拟合效果产生负面影响，因此在进行线性模型分析时，检验和处理异常观测值是很重要的一步。

本文将介绍如何使用R语言进行线性模型异常观测值检验，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入要使用的R包。在这个例子中，我们将使用stats包中的lm()函数进行线性模型拟合，以及car包中的outlierTest()函数进行异常观测值检验。可以使用以下代码导入这些包：

library(stats)
library(car)

接下来，我们将使用一个示例数据集来进行线性模型分析和异常观测值检验。假设我们有一个关于房屋价格的数据集，其中包含了一些可能影响房价的因素，比如房屋面积、卧室数量和地理位置等。我们的目标是建立一个线性模型来预测房屋价格，并检验是否存在异常观测值。

首先，我们加载数据集。假设数据集的名称为house_data，其中包含了房屋价格（price）、房屋面积（area）和卧室数量（bedrooms）等变量。可以使用以下代码加载数据集：

house_data <- rea