如何从R中的线性模型中提取残差和预测值？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

残差是实际值和预测值之间的差值，预测值是线性模型为实际值预测的值。为了从线性模型中提取残差和预测值，我们需要对模型对象使用 resid 和 predict 函数。

考虑以下数据框 -

示例

x1<-rnorm(20,14,3.25)
y1<-rnorm(20,6,0.35)
df1<-data.frame(x1,y1)
df1
输出结果
       x1       y1
1  14.565652  6.506233
2  13.350634  6.481486
3  8.636661   5.806754
4  11.495087  6.164963
5  12.159347  6.749101
6  16.642371  6.061237
7  9.137345   6.121711
8  12.616223  5.911341
9  10.109950  5.819494
10 15.953629  6.067601
11 13.579602  6.438686
12 14.708544  5.175576
13 19.234206  6.926994
14 13.539790  5.669169
15 15.101462  6.253202
16 13.812982  6.042699
17 12.680245  6.019822
18 15.292250  6.174533
19 12.759720  5.648624
20 11.371360  5.879896

在 x1 和 y1 之间创建线性模型 -

Model1<-lm(y1~x1,data=df1)

从 Model1 中查找残差和预测值 -

残留物(Model1)

     1         2            3         4             5       6
0.34576809 0.38483276 -0.04232628 0.16576122 0.71501218 -0.20829562
    7             8          9           10        11        12
0.24633525 -0.14674241 -0.10696233 -0.16575896 0.33000726 -0.99239332
    13         14         15           16           17         18
0.52134132 -0.43741908 0.06459654 -0.07823690 -0.04162379 -0.02409178
   19          20
-0.41699579 -0.11280836
> predict(Model1)
   1       2           3       4        5         6       7       8
6.160465 6.096654 5.849080 5.999202 6.034088 6.269532 5.875376 6.058083
   9         10        11      12       13      14       15       16
5.926456 6.233360 6.108679 6.167970 6.405653 6.106588 6.188605 6.120936
   17       18         19       20
6.061445 6.198625 6.065619 5.992704

示例

x2<-rpois(20,5)
y2<-rpois(20,2)
df2<-data.frame(x2,y2)
df2
输出结果
  x2 y2
1 7  0
2 5  1
3 3  1
4 3  2
5 6  3
6 2  8
7 4  2
8 6  0
9 9  1
10 3 0
11 4 3
12 7 1
13 6 2
14 6 0
15 5 2
16 9 1
17 5 3
18 5 2
19 6 5
20 7 0

在 x2 和 y2 之间创建线性模型 -

Model2<-lm(y2~x2,data=df2)

从 Model2 中查找残差和预测值 -

残留物（模型2）

      1           2           3           4          5        6
-1.15697674 -1.02325581 -1.88953488 -0.88953488 1.40988372 4.67732558
       7          8           9           10        11         12
-0.45639535 -1.59011628 0.70930233 -2.88953488 0.54360465 -0.15697674
      13        14           15        16        17         18
0.40988372 -1.59011628 -0.02325581 0.70930233 0.97674419 -0.02325581
      19        20
3.40988372 -1.15697674

预测（模型2）

    1         2           3       4       5           6       7         8
1.1569767 2.0232558 2.8895349 2.8895349 1.5901163 3.3226744 2.4563953 1.5901163
    9        10          11        12     13        14         15         16
0.2906977 2.8895349 2.4563953 1.1569767 1.5901163 1.5901163 2.0232558 0.2906977
   17          18       19       20
2.0232558 2.0232558 1.5901163 1.1569767

以上是 如何从R中的线性模型中提取残差和预测值？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/354448.html

回到顶部