通過使用簡化函數繪製殘差vs許多預測變量

我打算使用R對來自多重線性迴歸的殘差vs 9個預測變量的9個圖作圖。我知道我可以爲9個變量中的每一個寫出9行繪圖函數，但我相信有一個優雅的方式可以用短循環來繪製它們。（假設y和x1 ... x9）通過使用簡化函數繪製殘差vs許多預測變量

簡單的方式：

plot(x1, residual); plot(x2, residual).....

是否有這樣做的更好的辦法？

來源

2014-03-01 user3368404

歡迎堆棧溢出！請考慮提供一些示例數據和迄今爲止使用的代碼，以便使這個[可重現的示例]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great -r重現-例子）。 – Thomas

下面是一個例子使用GGPLOT2：

fit <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width, data=iris) 

iris$resid <- residuals(fit) 
library(reshape2) 
plotDF <- melt(iris[, c("Petal.Length", "Petal.Width", "resid")], id="resid") 

library(ggplot2) 
ggplot(plotDF, aes(x=value, y=resid)) + 
    geom_point() + facet_wrap(~ variable)

來源

2014-03-01 14:44:44 Roland

謝謝羅蘭。它真的幫助了我。 – user3368404

@ user3368404如果是這種情況，您應該考慮在答案的左上角打勾，mybe也會給它投票。 – Roland

通過使用簡化函數繪製殘差vs許多預測變量

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