При работе с моделями линейной регрессии в R часто важно оценить степень соответствия модели. Одним из часто используемых показателей для этой цели является остаточная стандартная ошибка (RSE). В этой статье блога мы углубимся в различные методы извлечения RSE из функции lm() в R. Мы предоставим понятные объяснения и примеры кода для каждого метода. Итак, начнем!

Метод 1: использование функции summary()
Функция summary() предоставляет полную сводку объекта lm(), включая RSE. Вот пример фрагмента кода:

# Fit a linear regression model
model <- lm(y ~ x, data = dataset)
# Extract RSE using the summary() function
summary_info <- summary(model)
rse <- summary_info$sigma

Метод 2: расчет RSE вручную
Если вы предпочитаете более практический подход, вы можете рассчитать RSE вручную, используя функцию Остатки(). Вот как:

# Fit a linear regression model
model <- lm(y ~ x, data = dataset)
# Calculate residuals
residuals <- residuals(model)
# Calculate RSE
rse <- sqrt(sum(residuals^2) / (length(residuals) - length(model$coefficients)))

Метод 3: использование функции sigma()
Другой способ извлечь RSE — использовать функцию sigma(), которая напрямую возвращает RSE из объекта lm(). Вот пример:

# Fit a linear regression model
model <- lm(y ~ x, data = dataset)
# Extract RSE using the sigma() function
rse <- sigma(model)

Метод 4: извлечение RSE из объекта lm
Вы можете напрямую получить доступ к значению RSE из объекта lm, используя атрибут «sigma». Вот как это можно сделать:

# Fit a linear regression model
model <- lm(y ~ x, data = dataset)
# Extract RSE from the lm object
rse <- model$sigma

В этой статье мы рассмотрели несколько методов извлечения остаточной стандартной ошибки (RSE) из функции lm() в R. Мы рассмотрели использование функции summary(), расчет RSE вручную с использованием функции sigma(), и прямой доступ к RSE из объекта lm. В зависимости от ваших предпочтений и конкретного варианта использования вы можете выбрать метод, который подходит вам лучше всего. Понимание и извлечение RSE может помочь вам оценить качество вашей модели линейной регрессии. Удачного моделирования!