R语言实战：离群值检测与学生化残差分析

R语言实战：离群值检测与学生化残差分析

概述：
在实际数据分析中，我们经常需要对数据进行异常值或离群值的检测。学生化残差是一种常用的方法，它基于回归模型的残差，并通过对残差进行标准化来判断是否为离群值。本文将介绍如何使用R语言计算回归模型的学生化残差，并设定阈值来识别离群值。

1. 导入数据
   首先，我们需要导入数据，以用于回归分析和学生化残差的计算。假设我们有一个包含自变量x和因变量y的数据集，可以使用以下代码导入数据：

data <- read.csv("data.csv")  # 读取CSV文件，文件名为"data.csv"
x <- data$x  # 自变量x
y <- data$y  # 因变量y

2. 拟合回归模型
   接下来，我们使用拟合回归模型来建立自变量x与因变量y之间的关系。这里我们使用线性回归模型作为示例，你也可以根据实际需求选择其他回归模型。以下是拟合回归模型的代码示例：

model <- lm(y ~ x)  # 拟合线性回归模型，y为因变量，x为自变量

3. 计算学生化残差
   一旦我们拟