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绘制残差与剩余变量的关系图

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目前我正在使用基于R中的 pairs 命令的脚本来查找给定模型的残差与剩余变量之间的关系 . 这种关系对于模型诊断很重要 . 您可以在下面看到我的代码，以获取我当前如何绘制关系的一个小例子 .

如果我的模型中有很多变量（比如〜10），则 pairs 图变得非常大 . 我只是看着 pairs 情节的底行与残差的关系，因此可以大大简化情节 . 任何人都可以推荐一个命令，只绘制对情节的底行或类似的东西？

如果新的绘图方法可以使用网格进行残差分析而不是具有非常宽的绘图，那将是很好的 .

gpa <- read.delim("GPA.txt", dec = ",")
mod <- lm(CGPA ~ HSGPA + Studytime, data = gpa)
pairs(cbind(gpa, residuals(mod)), panel=panel.smooth)
dput(gpa)

Output from dput(gpa)

structure(list(Studytime = c(7, 2, 4, 3.5, 4.5, 3, 3, 8, 5.5, 
5.5, 5, 7, 9, 4, 10, 3, 3, 3.5, 4.5, 3.5, 2, 6, 6, 4, 3, 4, 10, 
4.5, 7, 5, 3, 8, 5, 8, 4.5, 2, 3, 6, 10, 2, 12, 5, 4, 3, 4, 4, 
4, 5, 15, 4.5, 4, 4, 5, 5, 6, 3, 3, 2, 2.3), HSGPA = c(3.9, 3.79, 
3, 3.9, 3.6, 3.2, 3.78, 3.2, 3.5, 3.8, 3.89, 3.8, 4, 3.3, 3.7, 
3.9, 3.5, 3.9, 4, 3.5, 3.79, 3.9, 3.5, 3.8, 4, 3.5, 2.55, 3.8, 
4, 4, 4, 3.8, 4, 4, 4, 4, 4, 3.86, 4, 4, 3.9, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 3.7, 3.75, 3.94, 3.9, 3.9, 4, 3.97, 4, 4, 3.6), CGPA = c(3.3, 
3.13, 3.6, 3.5, 3.5, 3.75, 3.47, 2.8, 2.88, 3.28, 3.53, 3.5, 
3.98, 2.6, 3.5, 3.98, 3.75, 3.67, 3.75, 3.9, 3.1, 3.14, 3.8, 
3.7, 3.87, 3.31, 3.14, 2.98, 4, 3.77, 4, 3.49, 3.99, 3.78, 3.92, 
3.77, 3.83, 3.86, 3.86, 3.93, 3.91, 4, 3.73, 3.75, 3.99, 3.8, 
3.77, 3.95, 3.74, 3.65, 3.83, 4, 3.2, 3.6, 3.75, 3.77, 3.83, 
3.7, 2.5)), .Names = c("Studytime", "HSGPA", "CGPA"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-59L))
r plot data-visualization model-checking

1 回答

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    要将残差（y轴）与其他变量进行绘制并包含 panel.smooth 方法，可以使用以下代码，该代码为 n （在本例中为3）提供了不同的图：

    # plotting just the lowest plots
sapply(1:ncol(gpa), function(i) {
  plot(x = gpa[, i], y = residuals(mod), xlab = names(gpa)[i])
  panel.smooth(x = gpa[, i], y = residuals(mod))
})

    如果您想在一个页面上绘制图形，可以使用 par(mfrow = c(2,2)) （它给出2x2的绘图矩阵）进行调整 .

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