残差分析与残差图（Python）

残差分析与残差图（Python）

残差分析是统计学中常用的一种方法，用于评估回归模型的拟合程度和检查模型的假设。在回归分析中，残差是指观测值与回归模型预测值之间的差异。通过对残差进行分析，我们可以识别模型中存在的问题，并确定是否存在模型假设的违背。在本文中，我们将使用Python来进行残差分析，并绘制残差图。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。可以使用以下代码导入这些库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备回归模型的数据。假设我们有一个包含自变量（X）和因变量（Y）的数据集。可以使用Pandas库从文件中读取数据，或者手动创建一个数据框。这里我们假设已经有一个名为data的数据框，其中包含了我们的自变量和因变量数据。

# 读取数据或创建数据框
data &