R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间

简单线性回归（simple linear-regression）是预测连续变量的最简单，最流行的技术。它的前提假设是：结果与预测变量之间存在线性关系。

线性回归的数学公式可以写成y = b0 + b1*x + e，其中：

b0并b1称为回归beta系数或参数：
- b0是回归线的截距；是x = 0时y的预测值。
- b1是回归线的斜率，是与预测变量x相关的回归权重或系数。

e是误差项（也称为残差），是y中可以由回归曲线解释的部分。

下图说明了线性回归模型，其中：

最佳拟合回归线为蓝色
截距（b0）和斜率（b1）以绿色显示
误差项（e）用垂直红线表示

从上面的散点图可以看出，并不是所有的数据点都精确地落在拟合的回归线上。有些点在蓝色曲线的上方，有些在蓝色曲线的下方。总体而言，残余误差（e）的平均值约为零。

残差的平方和称为残差平方和（Residual Sum of Squares&#

R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间相关推荐

R线性回归模型构建示例
R线性回归模型构建示例简单线性回归(simple linear-regression)是预测连续变量的最简单,最流行的技术.它的前提假设是:结果与预测变量之间存在线性关系. 线性回归的数学公式可以写 ...
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、使用attributes函数查看线性回归模型的属性信息、获取模型拟合对应的残差值residuals
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.使用attributes函数查看线性回归模型的属性信息.获取模型拟合对应的残差值residuals 目录
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、使用residuls函数从模型中提取每个样本点的残差值、可视化残差与拟合值之间的散点图来看残差的分布模式
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.使用residuls函数从模型中提取每个样本点的残差值.可视化残差与拟合值之间的散点图来看残差的分布模式目录
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、使用residuls函数从模型中提取每个样本点的残差值、计算残差和和残差平方和
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.使用residuls函数从模型中提取每个样本点的残差值.计算残差和和残差平方和目录
r语言中残差与回归值的残差图_R语言：多元线性回归和模型检验
利用swiss数据集进行多元线性回归研究 # 先查看各变量间的散点图 pairs(swiss, panel = panel.smooth, main = "swiss data", ...
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、可视化散点图并添加简单线性回归直线、添加模型拟合值数据点、添加拟合值点和实际数据点之间的线段表示残差大小、col参数自定义设置
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.可视化散点图并添加简单线性回归直线.添加模型拟合值数据点.添加拟合
R语言lm函数构建简单线性回归（建立线性回归模型）、拟合回归直线、通过方差分析按变异的来源把结果变量的自由度、平方和、平均平方和进行分解、使用回归平方和与总的平方和计算调整R方指标（调整后的决定系数）
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.通过方差分析按变异的来源把结果变量的自由度.平方和.
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、可视化散点图并添加简单线性回归直线、添加模型拟合值数据点、自定义pch参数设置数据点形式
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.可视化散点图并添加简单线性回归直线.添加模型拟合值数据点.自定义pch参数设置数据点形式目录
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型（建立线性回归模型）、拟合回归直线、使用plot函数可视化模型诊断图
R语言使用lm函数构建简单线性回归模型(建立线性回归模型).拟合回归直线.使用plot函数可视化模型诊断图目录

R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间

R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间

R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间相关推荐

最新文章

热门文章