{"id":4268,"date":"2023-07-12T10:12:56","date_gmt":"2023-07-12T10:12:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/estrarre-i-residui-di-lm-in-r\/"},"modified":"2023-07-12T10:12:56","modified_gmt":"2023-07-12T10:12:56","slug":"estrarre-i-residui-di-lm-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/estrarre-i-residui-di-lm-in-r\/","title":{"rendered":"Come estrarre i residui dalla funzione lm() in r"},"content":{"rendered":"

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\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per estrarre i residui<\/a> dalla funzione lm()<\/a> in R:<\/span><\/p>\n

 fit$residuals<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Questo esempio presuppone che abbiamo utilizzato la funzione lm()<\/strong> per adattare un modello di regressione lineare e che abbiamo denominato i risultati fit<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Correlato:<\/strong>Come estrarre R-Squared dalla funzione lm() in R<\/a><\/span><\/p>\n
 Esempio: come estrarre i residui da lm() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che contiene informazioni sui minuti giocati, sui falli totali e sui punti totali segnati da 10 giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (minutes=c(5, 10, 13, 14, 20, 22, 26, 34, 38, 40),\n                 fouls=c(5, 5, 3, 4, 2, 1, 3, 2, 1, 1),\n                 points=c(6, 8, 8, 7, 14, 10, 22, 24, 28, 30))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n   minutes fouls points\n1 5 5 6\n2 10 5 8\n3 13 3 8\n4 14 4 7\n5 20 2 14\n6 22 1 10\n7 26 3 22\n8 34 2 24\n9 38 1 28\n10 40 1 30<\/strong><\/pre>\n
 Supponiamo di voler adattare il seguente modello di regressione lineare multipla:<\/span><\/p>\n
 punti = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> (minuti) + \u03b2 2<\/sub> (falli)<\/strong><\/span><\/p>\n
 Possiamo usare la funzione lm()<\/strong> per adattare questo modello di regressione:<\/span><\/p>\n
 #fit multiple linear regression model\n<\/span>fit <- lm(points ~ minutes + fouls, data=df)<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo quindi digitare fit$residuals<\/strong> per estrarre i residui dal modello:<\/span><\/p>\n
 #extract residuals from model\n<\/span>fit$residuals\n\n         1 2 3 4 5 6 7 \n 2.0888729 -0.7982137 0.6371041 -3.5240982 1.9789676 -1.7920822 1.9306786 \n         8 9 10 \n-1.7048752 0.5692404 0.6144057<\/strong><\/pre>\n
 Poich\u00e9 nel nostro database erano presenti 10 osservazioni in totale, ci sono 10 residui, uno per ciascuna osservazione.<\/span><\/p>\n
 Per esempio:<\/span><\/p>\n