如何在 R 中創建顯示預測模型、數據和殘差的圖表

Question

給定兩個變量x和y ，我對這些變量運行 dynlm 回歸，並希望針對其中一個變量繪制擬合模型，底部的殘差顯示實際數據線與預測線的不同之處。 我以前見過它做過，我以前也做過，但對於我的生活，我不記得怎么做或找到任何可以解釋它的東西。

這讓我進入了球場，在那里我有一個模型和兩個變量，但我無法獲得我想要的圖表類型。

library(dynlm)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
model <- dynlm(x ~ y)

plot(x, type="l", col="red")
lines(y, type="l", col="blue")

我想生成一個看起來像這樣的圖表，您可以看到模型和真實數據相互重疊，殘差繪制為底部的單獨圖表，顯示真實數據和模型如何偏離。

Answer 1

這應該可以解決問題：

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'

這是plotModel的代碼，

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()  
}

Answer 2

你要找的是resid(model) 。 嘗試這個：

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")