R语言回归模型残差分析：验证残差正态分布

在R语言中，可以通过以下步骤对回归模型进行残差分析和正态性检验：\n1. 构建回归模型：使用lm函数构建线性回归模型，例如：\nR\nmodel <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)\n\n其中，y是因变量，x1和x2是自变量，df是包含数据的数据框。\n2. 提取残差：使用residuals函数提取模型的残差，例如：\nR\nresiduals <- residuals(model)\n\n3. 绘制残差图：可以使用plot函数绘制残差图，观察残差的分布情况，例如：\nR\nplot(residuals ~ fitted(model))\n\n如果残差图呈现出随机分布、无明显的模式或趋势，可以认为残差具有正态分布。\n4. 进行正态性检验：使用shapiro.test函数对残差进行正态性检验，例如：\nR\nshapiro.test(residuals)\n\n如果p值较大（通常大于0.05），则可以认为残差服从正态分布。\n此外，还可以使用qq图（quantile-quantile plot）来进一步观察残差的正态性。代码如下：\nR\nqqnorm(residuals)\nqqline(residuals)\n\n如果数据点大致沿着一条直线分布，则可以认为残差近似服从正态分布。\n总之，通过残差图和正态性检验，可以对回归模型的残差是否服从正态分布进行验证和检验。