通过使用函数简化来绘制残差与许多预测变量

Question

我打算使用R对多重线性回归的残差与9预测变量的9个图进行比较。我知道我可以为9个变量中的每个变量编写9行绘图函数，但我相信有一种优雅的方法可以用短循环绘制它们。 （让我们说y和x1 ... x9）

朴素的方式：

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

有更好的方法吗？

Answer 1

以下是使用ggplot2的示例：

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)