① r语言如何最小二乘线性回归分析
线性回归中，你要估计参数的话就需要设计一个函数，然后极小化这个函数来得到参数的估计。
最小二乘方法就是这样的，依靠对残差平方和的最小化来估计参数。
还有其他的函数设计，诸如最小一乘方法，或者最小化残差的中位数等。
② 怎样用R语言提取线性回归后的残差呢
temp = lm(y~x)
resials(temp)
得到回归的残差
③ r语言 garch 怎么得到标准化的残差
提取出残差自己标准化下也可以呀，比如scale
④ 请问用r软件做的多元线性回归分析，进行回归诊断时得到如下的残差图
说明存在一定的趋势
⑤ R语言中 成分残差图的结果怎么看
那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下：
按照书上所说就是：“
若图形存在非线性，则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分，
那么就需要添加一些曲线成分，比如多项式项，或对一个或多个变量进行变换(如用log(X)代
替X)，或用其他回归变体形式而不是线性回归。
”
按照别人的说法就是：看图中的两条线，红色虚线和绿色实线是否接近。接近了就说明模型是线性的（这是在RStudio中做出的成分残差图）。