2024年4月23日发(作者：)
r语言resid函数
resid函数是R语言中用于求解残差的函数，它能帮助我们评估我们构建的统计模型
的拟合情况。在本文中，我们将详细介绍resid函数及其常见用法。
resid函数用于求解线性模型的残差，其基本语法如下：
resid(fit)
其中，fit是一个线性模型对象。该函数的返回值是一个与拟合模型中的响应变量y
的长度相同的向量，该向量包含了每个观测值对应的残差。
在使用该函数之前，我们需要先创建一个线性模型对象。例如：
data(mtcars)
fit <- lm(mpg ~ wt + qsec, data = mtcars)
在这里，我们使用mtcars数据集拟合一条以车重（wt）和四分之一英里加速（qsec）
作为预测变量的线性回归模型。现在我们可以使用resid函数来计算每个观测值的残差：
residuals将是一个与mpg变量有相同长度的向量，其中包含每个观测值的残差。我
们可以使用summary函数来查看总体的残差分布：
summary(residuals)
该命令将返回描述残差分布的统计摘要信息，包括最小值、最大值、平均值、标准差
等等。
resid函数进一步的应用：绘制QQ图和残差图
resid函数可以用来创建对残差进行可视化的图形，例如QQ图和残差图。这些图可以
帮助我们判断我们的模型是否适合数据。例如，一个好的模型应该能够得到接近正态分布
的残差分布。下面是一些绘制QQ图和残差图的代码，我们将使用以上的回归模型和
residuals向量来生成这些图：
# 建立一个函数来绘制QQ图
qqPlot <- function(residuals) {
qqnorm(residuals)
qqline(residuals)
}
# 绘制QQ图
qqPlot(residuals)
该函数将绘制一个QQ图，其中所有数据点应该在一条直线上（中心直线）。如果残差
分布接近正态分布，观测值应该落在直线周围。
该函数将绘制一个用于显示残差的残差图，其中可以看到每个观测值的残差与它们的
拟合值之间的关系。像QQ图一样，我们希望从该图上看到一个接近于随机分布的点云，而
不是任何特定的形状。
结论
在本文中，我们介绍了resid函数及其用于计算残差的基本语法和绘制QQ图和残差图
的高级用法。残差是统计模型检验的关键部分，因为它们可以帮助我们评估数据对我们的
模型的拟合情况。如果残差不满足某些假定，那么我们的统计结论可能就不可靠。
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