用R语言进行回归后的残差分析

用R语言进行回归后的残差分析

回归分析是一种常用的统计方法，用于探索自变量与因变量之间的关系。在进行回归分析后，我们通常需要对残差进行分析，以评估回归模型的拟合程度和检查模型的假设。本文将手把手教你如何使用R语言进行回归后的残差分析。

首先，我们需要准备一些数据来进行回归分析。假设我们有一个数据集，其中包含自变量X和因变量Y的观测值。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)

# 合并自变量和因变量为数据框
data <- data.frame(X, Y)

接下来，我们可以使用R中的lm()函数来拟合线性回归模型，并提取残差：

# 拟合线性回归模型
model <- lm(Y ~ X, data = data)

# 提取残差
residuals <- residuals(model)

现在，我们可以对残差进行各种分析。下面是一些常见的残差分析方法：

1. 绘制残差图：残差图是一种常用的可视化方法，用于检查残差的正态性、方差是否恒定以及是否存在异常值。我们可以使用plot()函数绘制残差图：