R语言
使用lm函数构建线性
回归
模型、线性
回归
模型的
诊断
、plot函数可视化模型对象绘制四个
诊断
图
（残差拟合
图
、QQ
图
、大小位置
图
、残差影像
图
）
R表达式中常用的符号残差(Residuals)残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越小模型越精确系数项与截距项(Coefficients & Intercept)和P值指标残差标准误(Residual standard error)残差的标准误差，越小越好R方判定系数模型拟合的质量判定指标，取值在0-1之间，值越大越好Multiple R-squared: 0.991 表示该模型能...
线性
回归
，是概率统计学里最重要的统计方法，也是机器学习中一类非常重要的算法。线性模型简单理解非常容易，但是内涵是非常深奥的。尤其是线性
回归
模型中的Diagnostics plot的阅读与理解一直被认为是线性
回归
中的一个难点。
在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value，也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。在这之后，还要清楚一个...
2.6 ways to run a "simple" regression（使用6种工具）
（1）原文：https://underthecurve.github.io/jekyll/update/2016/07/01/one-regression-six-ways.html#Python
（2）脚本：https://gi...
本篇介绍如何检验
回归
结果是否符合模型假设，以及样本中是否存在异常点。本篇使用的主要工具包是car，包名是Companion to Applied Regression的缩写，该包提供了许多...
为理解这些
图
形，我们来回顾一下OLS
回归
的统计假设。
(1)正态性（主要使用QQ
图
） 当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。正态Q-Q
图
（Normal Q-Q，右上）是
【参考】2.6 ways to run a "simple" regression(使用6种工具)【代码】# import modulesimport osimport mathimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as...
model使用lm,glm线性模型拟合结果model <- lm(y ~ x....)当评价模型的适用性时，你可以绘制初始响应变量的预测值与残差的
图
形。例如，如下代码，可绘制一个常见的
诊断
图
： >plot(predict(model,type = "response"),residuals(model,type = "deviance"))R将列出帽子值（hat value）、学生化残差值和Cook
呈现实际观测值与群体、个体预测值的一致性，反映模型对于实测值的拟合程度。
1、因变量-群体预测值（DV-PRED）
绘
图
：参考线，趋势线，x轴和y轴尺度一致。参考线一般为y=x的对角线；趋势线通常为LOESS
回归
线。一般坐标反映数值较大处偏差，对数坐标可反映数值较小处偏差。
如果群体预测值偏差较大，则需要优化基础模型（结构模型或统计学模型）。将基础模型与最终模型的DV-PRED
图
进行比较，通常
人们提出所谓
回归
诊断
的问题，其主要内容有：关于误差项是否满足：独立性、等方差性、正态性。选择线性模型是否合适是否存在异常样本
回归
分析的结果是否对某些样本依赖过重，也就是
回归
模型是否具有稳定性自变量之间是否存在高度相关，即是否存在多重共线性下面我们通过一个小例子来大体认识一下
回归
诊断
的重要性。一、使用散点
图
显示变量之间的关系及修正过程：Anscombe<-data.frame(
X =c(...
