线性回归残差散点图

是用于评估线性回归模型拟合程度的一种可视化工具。它展示了线性回归模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。残差是指实际观测值与模型预测值之间的差异。

在残差散点图中，横轴表示模型的预测值，纵轴表示实际观测值。每个点代表一个观测样本，其位置表示了该样本的预测值与实际观测值之间的差异。如果模型拟合良好，残差应该随机分布在零附近，没有明显的模式或趋势。如果残差呈现出某种模式，说明模型可能存在问题，需要进一步调整或改进。

线性回归残差散点图的优势在于直观地展示了模型的预测能力和误差分布情况。通过观察残差的分布情况，可以判断模型是否满足线性回归的基本假设，如误差项的独立性、常数方差和线性关系等。同时，残差散点图也可以帮助识别异常值或离群点，从而进行数据清洗或异常值处理。

线性回归残差散点图在许多领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，可以使用残差散点图评估股票价格的预测模型；在市场营销领域，可以使用残差散点图评估广告投放效果的模型。总之，无论是科学研究、商业分析还是工程应用，线性回归残差散点图都是一种常用的工具。

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