用于诊断图的 R Tidyverse 方法

问题描述

我想知道我是否可以在使用 tidyverse 方法找出诊断图方面有所帮助。

我做的第一件事是使用 lm 函数创建一个线性模型对象。

linear_model_object <- lm(y ~ x,data = dataframe)

之后，我使用 ggplot 从线性模型对象中绘制事物。我想我使用这个点符号来获得 .fitted 和 .resid。这里一切都好。

library(ggplot2)

   ggplot(data = linear_model_object,aes(x = .fitted,y = .resid)) +
        geom_point() +
        xlab("Fitted values") +
        ylab("Residuals")
    

这是我制作残差直方图的方法：

ggplot(data = linear_model_object,aes(x = .resid)) +
  geom_histogram() +
  xlab("Residuals")

如果我对其中一些诊断图有疑问怎么办？据我了解，绘制残差与杠杆的关系对于检查线性假设不一定很有用，但对于分析 qqplot 中的奇怪行为以查看某些值是否有影响力的情况可能很有用。

如何使用我的线性模型对象为残差与杠杆绘制类似的 ggplot 图？我似乎无法输入 .leverage 并让它工作

解决方法

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