r中如何去除残差图里的样本点

Python015

r中如何去除残差图里的样本点,第1张

r语言中残差与回归值的残差图

r语言中残差与回归值的残差图_R语言基础-数据分析及常见数据分析方法

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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 表示该模型能解释99.1%的数据。

F统计量(F-statistic)

说明模型是否显著，值越小越好，说明模型越显著

判断模型是否适合的一般规则

先看F统计量是否小于0.05，如果小于0.05，再看R方判定系数。

*线性回归(解决一元多次)

回归(regression)，通常指那些用一个或多个预测变量，也称自变量或解释变量来预测响应变量，也称为因变量、校标变量或结果变量的方法。

1.回归分析类型

x <- runif(100,min = 0,max = 5)

y <- rnorm(n = 100,mean = 75,sd = 10)

stp_fun <- function(x){

y <- length(x)

for( i in 1:y)

x[i] <- max(0,x[i])

x[i] <- min(100,x[i])

x

}

#include <stdio.h>

#include <string.h>

int main()

{

    char s[100]

    FILE *fp1, *fp2

    fp1 = fopen("in.txt", "r")

    fp2 = fopen("out.txt", "w")

    if(fp1 == NULL || fp2 == NULL) return -1

    while(~fscanf(fp1, "%s", s))

        if(strchr(s, '.')) fprintf(fp2, "%s ", s)

    fcloseall()

    

    rename("in.txt", "out.txt")

    return 0

}