R lm.summaries 訪問線性模型擬合

說明

所有這些函數都是 methods 類的 "lm" 對象。

用法

## S3 method for class 'lm'
family(object, ...)

## S3 method for class 'lm'
formula(x, ...)

## S3 method for class 'lm'
residuals(object,
          type = c("working", "response", "deviance", "pearson",
                   "partial"),
          ...)

## S3 method for class 'lm'
labels(object, ...)

參數

object, x	從類 lm 繼承的對象，通常是調用 lm 或 aov 的結果。
...	傳入或傳出其他方法的進一步參數。
type	應返回的殘差類型。可以縮寫。

細節

通用訪問器函數 coef 、 effects 、 fitted 和 residuals 可用於提取 lm 返回值的各種有用特征。

工作殘差和響應殘差是“觀察-擬合”的。偏差和皮爾遜殘差是加權殘差，按擬合中使用的權重的平方根縮放。部分殘差是一個矩陣，每列都是通過從模型中省略一項而形成的。在所有這些中，零權重情況永遠不會被忽略(與標準化的 rstudent 殘差和 weighted.residuals 相反)。

residuals 如何處理原始擬合中缺失值的情況由該擬合的 na.action 參數確定。如果 na.action = na.omit 省略的情況將不會出現在殘差中，而如果 na.action = na.exclude 則它們將出現，並具有殘差值 NA 。另請參閱naresid。

泛型 labels 的 "lm" 方法返回可估計項的項標簽，即具有至少一個可估計係數的項的名稱。

例子

##-- Continuing the  lm(.) example:
coef(lm.D90) # the bare coefficients

## The 2 basic regression diagnostic plots [plot.lm(.) is preferred]
plot(resid(lm.D90), fitted(lm.D90)) # Tukey-Anscombe's
abline(h = 0, lty = 2, col = "gray")

qqnorm(residuals(lm.D90))

參考

Chambers, J. M. (1992) Linear models. Chapter 4 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.

也可以看看

模型擬合函數lm、anova.lm。

coef 、 deviance 、 df.residual 、 effects 、 fitted 、 glm 用於廣義線性模型，influence (該頁麵上的等)用於回歸診斷。 weighted.residuals、residuals、residuals.glm、summary.lm、weights。

influence.measures 用於刪除診斷，包括標準化 ( rstandard ) 和學生化 ( rstudent ) 殘差。