Contrairement à la fonction residuals(), la fonction rstudent() permet d’obtenir des résidus de même variance. Ce critère est nécessaire pour pouvoir étudier et comparer les résidus.


reg_simp <- lm(Sepal.Length~Petal.Length, data=iris) #On réalise une régréssion linéaire   residus=rstudent(reg_simp) #On calcule les residus   plot(residus, ylab="Résidus") #On represente les résidus dans un graphique   abline(h=c(-2,0,2), lty=c(2,1,2)) #La fonction abline permet d'ajouter des droites d'ordonnées -2, 0 et 2

En théorie, 95% des résidus se trouvent dans l’intervalle [-2,2]. C’est le cas ici puisque seulement 4 individus sur 150 sont en dehors de cet intervalle. Les individus à l’extérieur de l’intervalle sont des individus extrêmes.