R语言中如何计算lm的残差 请用详细的计算过程实现

在R语言中，可以使用residuals()函数来计算lm模型的残差。下面是一个详细的计算过程实现的示例：

首先，我们需要准备一个数据集用于线性回归模型的拟合。在这个示例中，我们使用mtcars数据集，并拟合一个简单的线性回归模型，其中mpg是因变量，wt是自变量。

# 加载数据集
data(mtcars)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# 计算残差
residuals <- residuals(model)

# 输出前10个残差
head(residuals, 10)

在上述代码中，首先使用data(mtcars)加载mtcars数据集。然后，使用lm()函数拟合一个线性回归模型，其中mpg是因变量，wt是自变量。拟合的模型被存储在model中。

接下来，使用residuals()函数计算模型的残差，并将结果存储在residuals中。

最后，使用head()函数输出前10个残差。

请注意，使用residuals()函数计算的残差是有序的，与原始数据集的顺序相对应。如果需要按照原始数据集的顺序输出残差，可以使用order()函数进行排序。例如，可以使用以下代码按照原始数据集的顺序输出残差：

# 按照原始数据集的顺序输出残差
ordered_residuals <- residuals[order(row.names(mtcars))]

# 输出前10个按原始数据集顺序排序的残差
head(ordered_residuals, 10)
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