使用R语言提取每个样本点的残差值_residuals函数使用r语言-优快云博客

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本文介绍了如何使用R语言从线性回归和广义线性模型中提取每个样本点的残差值。通过创建数据集，拟合模型并调用函数获取残差，有助于评估模型的拟合质量并进行统计分析。

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使用R语言提取每个样本点的残差值

在统计建模中，残差是指观测值与模型预测值之间的差异。在R语言中，我们可以使用residuals函数来提取线性回归模型或广义线性模型的残差值。下面我们将详细介绍如何使用R语言来提取每个样本点的残差值。

首先，我们需要准备一个数据集，用于拟合模型。假设我们有一个包含自变量x和因变量y的数据集。接下来，我们使用lm函数来拟合线性回归模型，并将结果保存在一个对象中。以下是代码示例：

# 创建数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 提取残差值
residuals <- residuals(model)

# 打印每个样本点的残差值
print(residuals)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含自变量x和因变量y的数据集。然后，使用lm函数来拟合线性回归模型，并将结果保存在model对象中。接着，我们使用residuals函数提取模型的残差值，并将结果保存在residuals对象中。最后，通过打印residuals对象，我们可以看到每个样本点的残差值。

请注意，residuals函数也可以用于其他类型的模型，如广义线性模型