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目前我正在使用基于pairsR 中命令的脚本来查找给定模型的残差与剩余变量之间的关系。这种关系对于模型诊断可能很重要。您可以在下面查看我的代码，以了解我当前如何绘制关系的一个小示例。

如果我的模型中有很多变量（比如~10），那么pairs图就会变得非常大。我只看pairs图的底行与残差的关系，因此可以大大简化图。任何人都可以推荐一个命令来仅绘制配对图的底行或类似的东西吗？

如果新的绘图方法可以使用网格进行残差分析而不是非常宽的绘图，那就太好了。

gpa <- read.delim("GPA.txt", dec = ",")
mod <- lm(CGPA ~ HSGPA + Studytime, data = gpa)
pairs(cbind(gpa, residuals(mod)), panel=panel.smooth)
dput(gpa)

来自 dput(gpa) 的输出

structure(list(Studytime = c(7, 2, 4, 3.5, 4.5, 3, 3, 8, 5.5, 
5.5, 5, 7, 9, 4, 10, 3, 3, 3.5, 4.5, 3.5, 2, 6, 6, 4, 3, 4, 10, 
4.5, 7, 5, 3, 8, 5, 8, 4.5, 2, 3, 6, 10, 2, 12, 5, 4, 3, 4, 4, 
4, 5, 15, 4.5, 4, 4, 5, 5, 6, 3, 3, 2, 2.3), HSGPA = c(3.9, 3.79, 
3, 3.9, 3.6, 3.2, 3.78, 3.2, 3.5, 3.8, 3.89, 3.8, 4, 3.3, 3.7, 
3.9, 3.5, 3.9, 4, 3.5, 3.79, 3.9, 3.5, 3.8, 4, 3.5, 2.55, 3.8, 
4, 4, 4, 3.8, 4, 4, 4, 4, 4, 3.86, 4, 4, 3.9, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4, 3.7, 3.75, 3.94, 3.9, 3.9, 4, 3.97, 4, 4, 3.6), CGPA = c(3.3, 
3.13, 3.6, 3.5, 3.5, 3.75, 3.47, 2.8, 2.88, 3.28, 3.53, 3.5, 
3.98, 2.6, 3.5, 3.98, 3.75, 3.67, 3.75, 3.9, 3.1, 3.14, 3.8, 
3.7, 3.87, 3.31, 3.14, 2.98, 4, 3.77, 4, 3.49, 3.99, 3.78, 3.92, 
3.77, 3.83, 3.86, 3.86, 3.93, 3.91, 4, 3.73, 3.75, 3.99, 3.8, 
3.77, 3.95, 3.74, 3.65, 3.83, 4, 3.2, 3.6, 3.75, 3.77, 3.83, 
3.7, 2.5)), .Names = c("Studytime", "HSGPA", "CGPA"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-59L))
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要针对其他变量绘制残差（y 轴）并包含该panel.smooth方法，您可以使用以下代码，它给出n（在本例中为 3）不同的图：

# plotting just the lowest plots
sapply(1:ncol(gpa), function(i) {
  plot(x = gpa[, i], y = residuals(mod), xlab = names(gpa)[i])
  panel.smooth(x = gpa[, i], y = residuals(mod))
})

如果你想在一页上显示图，你可以调整它par(mfrow = c(2,2))（它给出了一个 2x2 的图矩阵）。

于 2015-11-13T12:22:19.387 回答