ggplot2高效绘制残差图

docs/2023-10/ggplot2高效绘制残差图.md

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+title: "ggplot2高效绘制残差图"
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+<div><section data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://www.mdnice.com"><h3 data-tool="mdnice编辑器"><span></span><span><span></span>欢迎关注R语言数据分析指南</span><span></span></h3><p data-tool="mdnice编辑器">本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的<strong>「stat_smooth」</strong>函数来快速绘制残差图。</p><h3 data-tool="mdnice编辑器"><span></span><span><span></span>关注下方公众号下回更新不迷路</span><span></span></h3><section><mp-common-profile data-pluginname="mpprofile" data-id="Mzg3MzQzNTYzMw==" data-headimg="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/EibnicgwScTAZF0rpeZII9Ltl26VbVagriczTria1fib3XgjwwHEHFjPzkmGpqWDVVHBSzhENictUM2iavAKiaM5lc9USw/0?wx_fmt=png" data-nickname="R语言数据分析指南" data-alias="YanJANtwo" data-signature="R语言重症爱好者，喜欢绘制各种精美的图表，喜欢的小伙伴可以关注我，跟我一起学习" data-from="0" data-is_biz_ban="0"></mp-common-profile></section><blockquote data-tool="mdnice编辑器"><span>❝</span><p>残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。残差是观测值与模型预测值之间的差值。</p><span>❞</span></blockquote><p data-tool="mdnice编辑器"><strong>「残差图的主要目的是：」</strong></p><ol data-tool="mdnice编辑器"><li><section><strong>「检查线性回归模型的假设」</strong>：线性回归模型有几个关键的假设，如误差项的独立性、常数方差（同方差性）和误差项的正态性。残差图可以帮助我们检查这些假设是否得到满足。</section></li><li><section><strong>「识别模型中的异常值」</strong>：如果某些点在残差图上显著偏离其他点，它们可能是异常值或杠杆点，可能会影响模型的准确性。</section></li><li><section><strong>「检查模型的拟合情况」</strong>：如果残差图显示出某种模式或趋势，而不是随机分布的点，这可能意味着模型没有充分捕捉到数据中的某些信息或关系。</section></li></ol><p data-tool="mdnice编辑器">常见的残差图有：</p><ul data-tool="mdnice编辑器"><li><section><strong>「基本残差图」</strong>：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。</section></li><li><section><strong>「标准化残差图」</strong>：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。</section></li><li><section><strong>「QQ图」</strong>：用于检查残差的正态分布假设。</section></li><li><section><strong>「Scale-Location图」</strong>：用于检查同方差性的假设。</section></li></ul><h3 data-tool="mdnice编辑器"><span></span><span><span></span>具体代码</span><span></span></h3><pre data-tool="mdnice编辑器"><span></span><code><span># 使用mtcars数据集</span><br>mtcars %&gt;% <br>  ggplot(aes(wt,mpg)) +<br>  geom_point() +   <span># 添加散点图层，显示每辆车的重量和每加仑的英里数</span><br>  geom_smooth() +   <span># 基于wt和mpg的数据点拟合回归曲线</span><br>  stat_smooth(geom=<span>"point"</span>,color=<span>"blue"</span>,xseq=mtcars$wt) +<br>  <span># 添加一个平滑层，以线段的形式表示，x轴的序列和结束点都是mtcars$wt，y轴的结束点是mtcars$mpg</span><br>  stat_smooth非常的高效，本(geom=<span>"segment"</span>,color=<span>"red"</span>,<br>              xseq=mtcars$wt,<br>              xend=mtcars$wt,<br>              yend=mtcars$mpg)   <span># 这些线段代表残差，即每个观测值与模型预测值之间的差异</span><br><br></code></pre><figure data-tool="mdnice编辑器"><img data-ratio="0.7" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/EibnicgwScTAbGyOibTO9tzzjFict8XmWEKXE0wYIYibTjDZ3RicibClVrpFcStjaMEQYia4RlCeAo1D97joHtQqZx8zTg/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1080" 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