График остатков – это графический инструмент, используемый в статистическом анализе для оценки соответствия регрессионной модели. Это позволяет вам визуально исследовать остатки (разницы между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями) для проверки закономерностей или систематических отклонений от предположений модели. В R существует несколько методов создания остаточных графиков. Я приведу вам несколько примеров:
-
Использование функции «график»:
# Fit a linear regression model model <- lm(y ~ x, data = mydata) # Create a residual plot plot(model, which = 1) -
Использование пакета «ggplot2»:
library(ggplot2) # Fit a linear regression model model <- lm(y ~ x, data = mydata) # Create a residual plot using ggplot2 ggplot(mydata, aes(x = x, y = residuals(model))) + geom_point() + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed") + xlab("Predicted values") + ylab("Residuals") -
Использование пакета «автомобиль»:
library(car) # Fit a linear regression model model <- lm(y ~ x, data = mydata) # Create a residual plot with added smoothing line crPlots(model)
Это всего лишь несколько примеров того, как можно создавать остаточные графики в R. Выбор метода зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений. Экспериментируя с различными функциями и пакетами построения графиков, вы сможете найти наилучшую визуализацию своих данных.