r - 用R计算位于回归线上方和下方的点数

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如何计算散点图上回归线上方和下方的点数？

data = read.csv("info.csv")
par(pty = "s")
plot(data$col1, data$col2, xlab = "xaxis", ylab = "yaxis", xlim = c(0, 
  1), cex.lab = 1.5, cex.axis = 1.5, ylim = c(0, 1), col.lab = "red", 
  col = "blue", pch = 19)
abline(a = -1.21, b = 2.21)

最佳答案

x <- 1:10
set.seed(1)
y <- 2*x+rnorm(10)

plot(y~x)

fit <- lm(y~x)
abline(fit)

resi <- resid(fit)
#below the fit:
sum(resi < 0)
#above the fit:
sum(resi > 0)

编辑:
如果您(出于某些未知原因)这样做了:

x <- 1:10
set.seed(1)
y <- 2*x+rnorm(10)

plot(y~x)
abline(-0.17,2.05)

你可以这样做:

yfit <- 2.05 * x - 0.17
resi <- y - yfit

sum(resi < 0)
sum(resi > 0)

关于r - 用R计算位于回归线上方和下方的点数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12799457/

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Answer 1

x <- 1:10
set.seed(1)
y <- 2*x+rnorm(10)

plot(y~x)

fit <- lm(y~x)
abline(fit)

resi <- resid(fit)
#below the fit:
sum(resi < 0)
#above the fit:
sum(resi > 0)

编辑:
如果您(出于某些未知原因)这样做了:

x <- 1:10
set.seed(1)
y <- 2*x+rnorm(10)

plot(y~x)
abline(-0.17,2.05)

你可以这样做:

yfit <- 2.05 * x - 0.17
resi <- y - yfit

sum(resi < 0)
sum(resi > 0)