[英]How to create a graph showing the predictive model, data and residuals in R
给定两个变量x
和y
,我对这些变量运行 dynlm 回归,并希望针对其中一个变量绘制拟合模型,底部的残差显示实际数据线与预测线的不同之处。 我以前见过它做过,我以前也做过,但对于我的生活,我不记得怎么做或找到任何可以解释它的东西。
这让我进入了球场,在那里我有一个模型和两个变量,但我无法获得我想要的图表类型。
library(dynlm)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
model <- dynlm(x ~ y)
plot(x, type="l", col="red")
lines(y, type="l", col="blue")
我想生成一个看起来像这样的图表,您可以看到模型和真实数据相互重叠,残差绘制为底部的单独图表,显示真实数据和模型如何偏离。
这应该可以解决问题:
library(dynlm)
set.seed(771104)
x <- 5 + seq(1, 10, len=100) + rnorm(100)
y <- x + rnorm(100)
model <- dynlm(x ~ y)
par(oma=c(1,1,1,2))
plotModel(x, model) # works with models which accept 'predict' and 'residuals'
这是plotModel
的代码,
plotModel = function(x, model) {
ymodel1 = range(x, fitted(model), na.rm=TRUE)
ymodel2 = c(2*ymodel1[1]-ymodel1[2], ymodel1[2])
yres1 = range(residuals(model), na.rm=TRUE)
yres2 = c(yres1[1], 2*yres1[2]-yres1[1])
plot(x, type="l", col="red", lwd=2, ylim=ymodel2, axes=FALSE,
ylab="", xlab="")
axis(1)
mtext("residuals", 1, adj=0.5, line=2.5)
axis(2, at=pretty(ymodel1))
mtext("observed/modeled", 2, adj=0.75, line=2.5)
lines(fitted(model), col="green", lwd=2)
par(new=TRUE)
plot(residuals(model), col="blue", type="l", ylim=yres2, axes=FALSE,
ylab="", xlab="")
axis(4, at=pretty(yres1))
mtext("residuals", 4, adj=0.25, line=2.5)
abline(h=quantile(residuals(model), probs=c(0.1,0.9)), lty=2, col="gray")
abline(h=0)
box()
}
你要找的是resid(model)
。 尝试这个:
library(dynlm)
x <- 10+rnorm(100)
y <- 10+rnorm(100)
model <- dynlm(x ~ y)
plot(x, type="l", col="red", ylim=c(min(c(x,y,resid(model))), max(c(x,y,resid(model)))))
lines(y, type="l", col="green")
lines(resid(model), type="l", col="blue")
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