予測モデル、データおよび残差を示すグラフを作成する方法R

Question

2つの変数xおよびyが与えられた場合、変数にdynlm回帰を実行し、変数の1つおよび残差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す下部に表示されます。私は前にやったことを見ましたが、前にやったことがありますが、私の人生のために、それをやる方法やそれを説明するものを見つけるのを覚えていません。

これは私がモデルと2つの変数を持つ野球場に私をもたらしますが、私が望むグラフのタイプを得ることはできません。

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

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

私はあなたがモデルとお互いを重ね、実際のデータと残差がどのように実際のデータとモデル逸脱を示す底面上に別のグラフとしてプロット見るところ、次のようになり、グラフを生成したいです。

Answer 1

これはトリックを行う必要があります：、

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' 

を、これはplotModelのコードです

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

あなたが探しているものはresid(model)です。これを試してみてください：

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")