① r語言如何最小二乘線性回歸分析
線性回歸中，你要估計參數的話就需要設計一個函數，然後極小化這個函數來得到參數的估計。
最小二乘方法就是這樣的，依靠對殘差平方和的最小化來估計參數。
還有其他的函數設計，諸如最小一乘方法，或者最小化殘差的中位數等。
② 怎樣用R語言提取線性回歸後的殘差呢
temp = lm(y~x)
resials(temp)
得到回歸的殘差
③ r語言 garch 怎麼得到標准化的殘差
提取出殘差自己標准化下也可以呀，比如scale
④ 請問用r軟體做的多元線性回歸分析，進行回歸診斷時得到如下的殘差圖
說明存在一定的趨勢
⑤ R語言中 成分殘差圖的結果怎麼看
那個最佳答案說的跟這個問題沒有關系。我在學習r語言的線性回歸的時候遇到了這個問題。這個圖是用來判斷你對回歸模型的線性假設是否成立的。看法如下：
按照書上所說就是：「
若圖形存在非線性，則說明你可能對預測變數的函數形式建模不夠充分，
那麼就需要添加一些曲線成分，比如多項式項，或對一個或多個變數進行變換(如用log(X)代
替X)，或用其他回歸變體形式而不是線性回歸。
」
按照別人的說法就是：看圖中的兩條線，紅色虛線和綠色實線是否接近。接近了就說明模型是線性的（這是在RStudio中做出的成分殘差圖）。