评估模型拟合度（使用R语言）

最新推荐文章于 2024-07-09 08:36:46 发布

程序员拓荒

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了在R语言中评估模型拟合度的方法，包括残差分析、决定系数（R-squared）、残差平方和（RSS）以及模型假设检验如F检验。通过这些方法，我们可以检查模型是否能有效拟合数据并进行统计模型的评估。

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评估模型拟合度（使用R语言）

模型拟合度是评估统计模型与观测数据之间的契合程度的重要指标。在R语言中，我们可以使用多种方法来评估模型的拟合度。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的R代码示例。

残差分析
残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。通过分析残差的属性和分布情况，我们可以评估模型是否能够很好地拟合数据。以下是一个简单的线性回归模型的残差分析示例：

# 创建一个简单的线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = mydata)

# 获取残差
residuals <- residuals(model)

# 绘制残差图
plot(residuals, main = "残差图", xlab = "观测序号", ylab = "残差")

# 绘制残差的分布
hist(residuals, main = "残差分布图", xlab = "残差", ylab = "频数")

在残差图中，我们希望看到残差随着观测序号的增加而随机分布在零附近，没有明显的趋势。在残差分布图中，我们希望看到残差近似服从正态分布。

决定系数（R-squared）
决定系数是衡量模型解释观测数据方差的比例。它的取值范围在0和1之间，越接近1表示模型拟合度越好。以下是计算决定系数的示例：

# 计算决定系数
r_squared <- summary(model)$r.squared

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