验证回归模型的残差是否符合正态分布（使用R语言）

程序设计创梦引领者

于 2023-08-26 00:19:53 发布

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文章标签：回归 r语言数据挖掘 R语言

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本文介绍了如何使用R语言检查回归模型的残差是否符合正态分布，包括导入数据、拟合模型、绘制直方图和QQ图，以及进行Shapiro-Wilk检验。通过这些步骤，可以评估残差的正态性，确保统计推断的准确性。

验证回归模型的残差是否符合正态分布（使用R语言）

概述：
在回归分析中，我们通常假设残差服从正态分布。验证回归模型的残差是否符合正态分布的假设是非常重要的，因为正态分布假设的成立可以保证统计推断的准确性和可靠性。本文将使用R语言演示如何验证回归模型的残差是否符合正态分布。

步骤：

# 导入所需的库
library(ggplot2)
library(car)

# 导入数据集
data(mtcars)

拟合回归模型并获取残差：
接下来，我们使用lm函数拟合线性回归模型，并获取残差。在本示例中，我们将以汽车的燃油效率（mpg）作为因变量，以马力（hp）作为自变量。

# 拟合回归模型
model <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars)

# 获取残差
residuals <- residuals(model)

绘制残差分布图：
为了直观地观察残差的分布情况，我们可以使用直方图和QQ图进行可视化。直方图可以显示残差的频率分布，而QQ图可以比较残差的分位数与理论正态分布的分位数是否一致。

# 绘制

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