plot.lm():提取诊断QQ图中标注的数字

Question

对于下面的简单示例,您可以看到在随后的图中确定了某些点.如何提取这些图中识别的行号,尤其是正常QQ图？

set.seed(2016)
maya <- data.frame(rnorm(100))
names(maya)[1] <- "a"
maya$b <- rnorm(100)
mara <- lm(b~a, data=maya)
plot(mara)

我尝试使用str(mara)来查看我是否能在那里找到一个列表,但是我看不到那里的Normal QQ图中的任何数字.思考？

Answer 1

我已使用set.seed(2016)重复性编辑了您的问题.要回答你的问题,我需要解释如何制作你看到的QQ情节.

se <- sqrt(sum(mara$residuals^2) / mara$df.residual)  ## Pearson residual standard error
hii <- lm.influence(mara, do.coef = FALSE)$hat  ## leverage
std.resi <- mara$residuals / (se * sqrt(1 - hii))  ## standardized residuals
## these three lines can be replaced by: std.resi <- rstandard(mara)

现在,让我们比较一下我们自己创建的QQ情节和由plot.lm以下情况产生的情节:

par(mfrow = c(1,2))
qqnorm(std.resi, main = "my Q-Q"); qqline(std.resi, lty = 2)
plot(mara, which = 2)  ## only display Q-Q plot

同样的吧？

现在,剩下的唯一问题是如何标记数字.那些标记点标记最大的3个绝对标准化残差.考虑:

x <- sort(abs(std.resi), decreasing = TRUE)
id <- as.integer(names(x))
id[1:3]
# [1] 23  8 12

现在,如果你仔细观察图表,你会发现这三个数字正是所显示的.知道了这一点,你也可以查看一下id[1:5].