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2つの変数、、が与えられた場合、変数に対してdynlm回帰を実行し、変数の1つに対して近似モデルをプロットし、下部の残差をプロットして、実際のデータラインが予測ラインとどのように異なるかを示しますx。y私はそれが以前に行われたのを見たことがあり、以前にそれを行ったことがありますが、私の人生の間、それを行う方法を思い出せないか、それを説明するものを見つけることができません。

これにより、モデルと2つの変数がある球場に入ることができますが、必要なタイプのグラフを取得できません。

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

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

モデルと実際のデータが互いに重なり合っており、残差が実際のデータとモデルがどのようにずれているかを示す別のグラフとして下部にプロットされている、このようなグラフを生成したいと思います。 目的

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これでうまくいくはずです：

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'

これは、のコードですplotModel。

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()  
}

ここに画像の説明を入力してください

于 2012-10-02T23:21:06.050 に答える
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あなたが探しているのはですresid(model)。これを試して：

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")

ここに画像の説明を入力してください

于 2012-10-02T23:18:14.050 に答える