r语言fitted函数（理解R语言中的Fitted函数）

理解R语言中的Fitted函数

什么是Fitted函数？

Fitted函数是R语言中经常用到的函数之一。该函数可以将一个回归模型应用于一组数据并返回一个由预测值组成的向量，这些预测值是基于模型参数和输入数据计算得出的。Fitted函数也称为拟合函数、拟合值函数或预测值函数。

如何使用Fitted函数？

要使用Fitted函数，需要先使用R语言中的回归分析函数拟合一个模型。拟合模型后，可以使用Fitted函数将模型应用于任意一组输入数据，从而得到预测值。以下是一个使用Fitted函数的例子：```# 使用R内置的mtcars数据集来拟合一个线性回归模型model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)# 使用Fitted函数预测模型在输入数据集上的值predicted <- fitted(model)```在上面的代码中，我们首先使用lm()函数拟合了一个以mpg为因变量、wt为自变量的线性回归模型。然后，我们使用Fitted函数得到了模型在mtcars数据集上的预测值。这些预测值储存在predicted向量中。

Fitted函数有哪些用处？

Fitted函数有很多实用的用途。以下是其中一些例子：- 评估模型拟合效果：可以使用Fitted函数将模型应用于训练数据集，并将模型预测值与实际值进行比较。这样可以评估模型在拟合训练数据集时的表现，以及模型是否存在欠拟合或过拟合等问题。- 预测未知数据：在已经拟合好模型的情况下，可以使用Fitted函数将模型应用于新的、未知的数据集，从而得到预测值。- 识别异常值：将模型应用于数据集时，如果某些数据点的实际值与预测值相差很大，那么可能是异常值。通过检查这些异常值，可以识别并处理数据中存在的异常情况。- 期望值和残差分析：Fitted函数可以帮助我们对模型进行期望值和残差分析。期望值分析指的是对数据集的均值和方差等统计指标进行分析，残差分析指的是对预测误差进行分析。使用Fitted函数可以快速计算期望值和残差，方便进行分析。在实际数据分析中，Fitted函数是非常常用的函数之一。掌握它的使用方法和用途，可以帮助我们更好地进行数据分析和建模。